针对机器学习中损失函数优化问题，引入梯度下降法及其变体算法，用迭代的方 式求解其近似最优解，采用梯度下降法最小化损失函数，在MATLAB等程序实现的基 础上进行研究。对线性回归模型、逻辑斯谛回归模型学习的梯度下降法及其变体算法 进行算例分析，通过比较算法的收敛速度与复杂度，得到了对不同的模型的应用实例， 需根据不同种类的数据集采用相对较好的优化算法。本文对梯度下降法在机器学习中 的应用进行研究，主要内容如下: 第一章:介绍了相关的机器学习算法的研究背景及研究进展，并且给出了本文的 主要结果。 第二章:主要介绍了本文研究使用到的理论基础知识。本章首先引入了最优化理 论、经典的优化算法梯度下降法及牛顿法，然后针对线性模型，做出原理解释和理论 阐述。最后讲述了逻辑斯谛回归模型的学习算法，包括推广的多项逻辑斯谛回归，为 下文的研究奠定了理论基础 第三章:本章首先利用最优化理论中经典的优化算法及线性模型，线性回归采用 均方误差形式的损失函数，采用最大化对数似然函数训练逻辑斯谛回归的损失函数。 通过对线性回归、逻辑斯谛回归模型学习的梯度下降算法进行算例分析，比较批量梯 度下降法与随机梯度下降法的收

人工神经网络 BP神经网络算法 梯度下降算法 感知器训练法则，权值，阈值

Andrew线性回归算法的原始数据集 ，有相应的ipynb训练代码

最优化算法实验课的代码，最速下降法的matlab实现，其中步长更新采用BB法

最速下降法的matlab程序,很好用的。

m = 100000 x = np.random.normal(size = m) X = x.reshape(-1, 1) y = 4.0 * x + 3.0 + np.random.normal(0 ,3, size = m) 。。。

监测；上升沿；下降沿；C++；vs2012；

vs2012 斜率升降器，在规定时间内从初始值上升到目标值，过程值=fun（使能TRUE，初始值0，目标值1000，时间120）

主要介绍了Keras SGD 随机梯度下降优化器参数设置方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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