说明:此代码包括牛顿法和梯度下降法的实现过程,最优化以及算法中常见的问题解决方式。
说明:用MATLA实现机器学习中的批处理梯度下降法和随机梯度下降法
说明:计算梯度下降法计算极值,只能找到局部最小点。可以通过调整步长实现全局最小
说明:matlab中用梯度下降法进行线性回归,是机器学习的例程。很好很实用。
说明:在机器学习问题中,很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题,然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题,例如道路上最优路径的选择,商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子,前面也陆续地有一些具体的最优化的算法,如基本的梯度下降法,牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。
说明:最速下降法是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失...
说明:采用动量梯度下降算法训练BP网络,有需要的下哦~