人工智能与机器学习-梯度下降法 一、梯度下降法概述 梯度下降法（Gradient descent）是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。 二、梯度下降法直观理解 以人下山为例，要到达最低点，需要以下步骤： 第一步，明确自己现在所处的位置 第二步，找到相对于该位置而言下降最快的方向 第三步，沿着第二步找到的方向走一小步，然后到底一个新的位置，这时候的位置就比原来更低 第四步，又明确当前所处位置，即回到第一步 第五步，到底最低点后就停下 基于以上步骤，就能够找到最低点，以下图为例 三、多

这是用python写的梯度下降算法，写的是n维矩阵。

本程序是根据斯坦福大学吴恩达老师的机器学习公开课实现的MATLAB程序 简单易懂 你值得拥有

自己学习吴恩达机器学习的总结，主要是关于梯度下降算法的一些推导与介绍，以及解释了，吴恩达课中没有解释推导的内容。

机器学习入门

import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow import keras import tensorflow as tf import matplotlib as mpl import pandas as pd import numpy as np import sklearn import time import sys import os # 加载数据 from sklearn.datasets import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() print

大规模数据聚类的基于随机梯度下降的K-Means算法

随机梯度下降的稳定性和最优性 这是正在进行的论文的方法和算法的随附代码实现。 维护者 Dustin Tran < > 参考 弗朗西斯·巴赫 (Francis Bach) 和埃里克·穆林 (Eric Moulines)。 收敛速度为 O(1/n) 的非强凸平滑随机近似。 神经信息处理系统的进展，2013 年。 杰罗姆·弗里德曼、特雷弗·哈斯蒂和罗伯特·蒂布希拉尼。 通过坐标下降的广义线性模型的正则化路径。 统计软件杂志，33(1):1-22, 2010。 瑞·约翰逊和张彤。 使用预测方差减少加速随机梯度下降。 神经信息处理系统的进展，2013 年。 大卫·鲁珀特。 来自缓慢收敛的 robbins-monro 过程的有效估计。 技术报告，康奈尔大学运筹学和工业工程，1988 年。 魏旭。 使用平均随机梯度下降实现最优的一次通过大规模学习。 arXiv 预印本 , 2011。

SVM编程（内含数据集） 您需要使用课程中介绍的随机梯度下降法来实现一个版本的软边距支持向量机。您将在给定的数据集（从课程网站下载）上运行代码，然后对测试数据集进行预测。衡量你得分的标准是你在测试数据集上的准确性。（提示：由于测试数据集中没有给定的标签，因此需要从训练集中创建验证数据集以优化参数）。

使用梯度下降法求多元函数的系数并与最小二乘法进行比较梯度下降法的原理和概念梯度下降法求解多元函数的极值梯度下降法求解多元函数的系数最小二乘法求解多元函数的系数比较和总结 梯度下降法的原理和概念 偏导数：就是对函数的两个未知数求微分 然后得到的函数 例如一个函数为y=x12+x22+2x1x2 d(y)/d(x1)=2×1+2×2 d(y)/d(x2)=2×2+2×1 学习率： 也称为迭代的步长，优化函数的梯度是不断变化的，有时候变化很大，有时候变化很小，所以需要将每次的梯度变化控制在一个合适的范围内。 梯度： 梯度其实就是函数的变化率，在多元函数中，梯度变为了向量，有了变化的方向。 梯度的方向