5.6.2 批量梯度下降法的代碼實現(xiàn) 在開始代碼之前雹熬，我們首先介紹一個numpy的小技巧：矩陣的展平碳抄。這里使用到的是numpy中的ravel函數(shù)...

5.6 批量梯度下降法 5.6.1 PCA降維的意義 在很多時候是牢，我們需要綜合使用隨機(jī)梯度下降法和瀑布下降法的長處痴荐。這時往往數(shù)據(jù)量很大烘豌，一次計算...

5.5 瀑布下降法 我們在沒有講述瀑布下降法（即完全梯度下降法）之前就比較了這個方法和隨機(jī)梯度下降法的優(yōu)劣。很多人會覺得丈二金剛摸不著頭腦辙纬。但是...

5.4 隨機(jī)和完全的比較 在之前的小節(jié)中(參見5.2節(jié))豁遭，我們已經(jīng)知道完全梯度下降法的算法邏輯是對所有數(shù)據(jù)條都計算其代價函數(shù)的梯度值，然后利用此...

5.3 隨機(jī)梯度下降法 我們首先來看隨機(jī)梯度下降法的運算順序贺拣。前面我們已經(jīng)講了這種算法的學(xué)習(xí)邏輯蓖谢。它對整個數(shù)據(jù)集要循環(huán)好幾次。每次計算都利用上一...

5.2 三種梯度下降 在上節(jié)中譬涡，我們使用了梯度下降實現(xiàn)了多元線性回歸闪幽。如果你仔細(xì)看過上面的算法。你就知道涡匀，這個算法能夠找到一個解是很自然的盯腌。對于...

第5章：通用梯度下降 本章主要內(nèi)容： 多輸入的梯度下降學(xué)習(xí) 凍結(jié)權(quán)重的意義和用途 多輸出梯度下降學(xué)習(xí) 多輸入多輸出梯度下降學(xué)習(xí) 可視化權(quán)重 可視...

4.3.1 改進(jìn)冷熱法--梯度下降法 冷熱法每次更新權(quán)重都要重新算一次腕够，而且每次更新的權(quán)重改變雖然有一定的伸縮，但實際上更新權(quán)重完全沒有依據(jù)舌劳，就...