我是靠谱客的博主 花痴电脑，最近开发中收集的这篇文章主要介绍python sklearn 梯度下降法_【机器学习】梯度下降法（Gradient descent），觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
说明：以下内容为学习刘建平老师的博客所做的笔记
梯度下降（Gradient Descent）小结www.cnblogs.com
因为个人比较喜欢知乎文章的编辑方式，就在这里边记笔记边学习，喜欢这个博客的朋友，可以去刘建平老师的博客follow，老师的github链接：
ljpzzz/machinelearninggithub.com
梯度下降法是与最小二乘法并驾齐驱的一种无约束优化问题方法，在机器学习求解模型参数中常常会用到。
一、什么是梯度以及梯度的意义？
在微积分中，对多元函数的参数求偏导，把求导后的结果（各个参数的偏导数）以向量的形式表达出来就是梯度。比如
最后
以上就是花痴电脑为你收集整理的python sklearn 梯度下降法_【机器学习】梯度下降法（Gradient descent）的全部内容，希望文章能够帮你解决python sklearn 梯度下降法_【机器学习】梯度下降法（Gradient descent）所遇到的程序开发问题。
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