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     上面的列举也不全，生物的结构蛋白、化学的合成材料，早期的这些都是靠烧钱不停地实验来进行。我们可以看到这个函数是关于a和b的一个三维曲面，这里我们可以分别对a和b求偏导，再设置偏导为0即可以得出两个a和b的...

     文章目录一、梯度下降法的原理介绍（一）什么是梯度下降法（二）相关概念的介绍（三）梯度下降法的原理二、梯度下降法手工求解三、在Excel中用梯度下降法求解近似根四、线性回归问题的求解（一）最小二乘法（二）...

     们深入讨论了逻辑回归中的关键优化技术——梯度下降，及其主要...该文连接了系列前两篇文章的理论基础，解释了为何需要引入梯度下降等优化方法，并详细讲解了这些方法的工作原理、优劣势及其在不同应用场景中的表现。

     梯度下降梯度下降(Gradient Descent)是求解机器学习模型参数最常用的方法之一，我们的《机器学习系列》前几章已经提到了梯度下降，并对此进行了简单描述。近期恰好读到刘建平Pinard老师写的《梯度下降小结》很详尽，...

     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。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 梯度 　在微积分里面，对多元函数...

梯度下降算法

标签：   算法  python

     梯度下降法是一种求解最优化的算法。其中心思想是沿着目标函数梯度的方向更新参数值以希望达到目标函数最小。

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