梯度下降法的原理及例题计算 参数选取的不同会影响到假设函数,在计算机中可以不断的猜测这个参数θ,我们通常会将参数的初始值设为0参数迭代的范围可以称为步长,在机器学习领域中有一个更专业的称呼叫学习率。显而易见,学习率的设置会直接影响到函数收敛的速度。在计算机中就是通过设置不同的学习率进行参数θ的迭代更新。 1相关问题 梯度下降法的表达式:θ_j:=θ_j-α ∂J(θ_j )/(∂θ_j ) 形式化 GD(θ_j,α, ∂J(θ_j )/(∂θ_j ) ) θ_j:参数,给定初始值; α:学习率; ∂J(θ_j )/…

2019年9月25日 0条评论 2点热度 阅读全文