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梯度下降算法详解（从下山比喻、数学推导到代码实现）

如对博文有任何疑问，请留言。 1. 方向导数方向导数：类比于函数的偏导数是函数沿坐标轴方向的变化率，方向导数是函数沿某一方向的变化率。定理：如果函数 $f(x,y)$ 在点 $P_0(x_0,y_0)$ 可微分，那么函数在该点沿任一方向 $l$ 的方向导数存在，且有$$ \left. \frac...

线性回归梯度下降算法大全与基于Python的底层代码实现

梯度下降是一种常用的优化算法，它通过不断迭代来最小化一个损失函数。根据不同的损失函数和迭代方式，梯度下降可以被分为批量梯度下降（Batch Gradient Descent，BGD）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）、小批量梯度下降...

【路径规划】基于梯度下降算法求解自定义起点终点障碍路径规划问题附matlab代码

1 内容介绍首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易.....

图文详解神秘的梯度下降算法原理(附Python代码)

目录1 引例2 数值解法3 梯度下降算法4 代码实战：Logistic回归1 引例给定如图所示的某个函数，如何通过计算机算法编程求 f ( x ) m i n f(x)_{min} f(x) min ？2 数值解法传统方法是数值解法，如图所示按照以下步骤迭代循环直至最优：① 任意给定一个初值 x 0...

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更新时间 2024-04-30 19:12:14

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