梯度下降法原理和步骤

机器学习为什么会使用梯度下降法？另外，在神经网络（非凸问题）的训练中，大多采用梯度下降法。梯度下降法和拟牛顿法可以用来训练logistic回归（凸问题）模型。在机器学习...

算法的核心是什么，数学就是算法吗？我认为这种理解并不全面。首先，算法的核心是如何利用抽象的数学模型来解决这个实际问题，而实现的手段是通过代码编程，所以算法的核心是数学，...

深度学习最终会淘汰掉其他所有机器学习算法吗？谢谢。我可以确切地说，不！也许首先，为什么深度学习被称为“深度”？从当前技术的角度来看，深度学习结合底层特征，形成更抽象的属...

最小二乘法和梯度下降法有哪些区别？我也在学习机器学习。我想出了一个简单的解释。我不知道这是否正确。数学考试前，如果是选择题，有两种解题方法，一种是用公式正常解。一种机会...

梯度下降法和随机梯度下降法的区别？梯度下降算法是一个宽泛的概念，意思是：当你优化一个函数/分类器时，如何减少它的误差？你不妨选择梯度下降的方向，这很可能是最好的方向。既...

梯度下降法与牛顿类算法各自的的优缺点有哪些？在二次规划理论中，牛顿法可以一步解决问题，但是梯度法肯定不止一步，而且梯度法对于首先Hessian矩阵的最大和最小特征值相差...

梯度下降法的步长到底怎么确定？梯度下降法的搜索方向，顾名思义就是梯度方向，即当前点所在地形的最陡下降方向（图片中只有两个方向）。步长的选择取决于函数的性质。一般来说，只...