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梯度下降算法在机器学习中的工作原理

梯度下降算法在机器学习中的工作原理 作者|NIKIL_REDDY 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 梯度下降算法是工业中最常用的机器学习算法之一。但这让很多新人感到困惑。 如果你刚刚接触机器学习,梯度下降背后的数学并不容易。在本文中,我的目的是帮助你了解梯度下降背后的直觉。 我们将快速了解成本函数的作用,梯度下降的解释,如何选择学习参数。 什么是成本函数 它是一个函数,用于衡量模型对任何给定数据的性能。成本函数将预测值与期望值之间的误差量化,并以单个实数的形式表示出来。 在对初始参数进行假设后,我们计算了成本函数。以降低代价函数为目标,利用梯度下降算法对给定数据进行参数修正。下面是它的数学表示: ![](http://qiniu.aihubs.net/90857Screenshot (41)_LI.jpg) 什么是梯度下降 假设你在玩一个游戏,玩家在山顶,他们被要求到达山的最低点。此外,他们还蒙着眼睛。那么,你认为怎样才能到达湖边? 在你继续读之前,花点时间考虑一下。 最好的办法是观察地面,找出地面下降的地方。从这个位置开始,向下降方向迈出一步,重复这个过程,直...

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