梯度下降

每次求梯度芋绸，尋找一個(gè)方向
底部斜率接近為0

a 不能太小年局，效率低步子太小霞掺；太大容易扯著

梯度的方向，theta前進(jìn)的方向危纫；

最優(yōu)化一個(gè)目標(biāo)函數(shù)

并不是所有函數(shù)都有唯一的極值點(diǎn)

多次運(yùn)行溢吻，隨機(jī)化初始點(diǎn)
梯度下降法的初始點(diǎn)也是一個(gè)超參數(shù)

目標(biāo)：使 $\sum_{i=1}^{m}({y^{(i)}} - {\hat{y}^{(i)}})^{2}$ 盡可能小

線性回歸法的損失函數(shù)具有唯一的最優(yōu)解

梯度下降法總結(jié)

批量梯度下降法Batch Gradient Descent：穩(wěn)定、方向一定是損失函數(shù)下降最快的方向怔毛！
隨機(jī)梯度下降法Stochastic Gradient Descent：計(jì)算快拍摇、每一次計(jì)算方向是不確定的；甚至是向反方向移動(dòng)馆截。
小批量梯度下降法Mini-Batch Gradient Descent：綜合2者優(yōu)缺點(diǎn)，不那么極端

不要看所有樣本這么多蜂莉；
也不要看一個(gè)樣本這么少
看k個(gè)樣本蜡娶，k行

去2種方法，不那么極端映穗，將2者結(jié)合在一起
多引入1個(gè)超參數(shù)

梯度下降法

不是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法
一種基于搜索的最優(yōu)化方法
作用：最小化一個(gè)損失函數(shù)
梯度上升法：最大化一個(gè)效用函數(shù)

隨機(jī)梯度下降法

跳出局部最優(yōu)解
更容易找到損失函數(shù)整體的最優(yōu)解
更快的運(yùn)行速度
隨機(jī)搜索窖张、隨機(jī)森林、蒙卡洛算法

不確定世界中蚁滋，不確定的問題宿接，本身就可能沒有一個(gè)固定的最優(yōu)解 —— 隨機(jī)有其優(yōu)勢

最后編輯于：2019.01.17 19:44:30

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