AndrewNg - 线性回归【1】梯度下降
来源:互联网 发布:charge是什么软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/04 23:33
AndrewNg - 线性回归
经典的Ng房屋问题,给定数据集如下:
其中
最小均方差算法( Least mean square)
我们的目标是选取可以使
当然,
所以对于一个训练样本来说,迭代式会变成:
要将上边的迭代式拓展到含
很明显这个算法每一次的迭代都要遍历整个训练集,所以起名叫批量梯度下降。我们说沿着梯度方向总能够找到局部最优解(说明问题的优化与初值有关),而且我们这里的问题还是一个凸二次函数,说明它只有一个局部最优解就是全局最优解。
可以看到图中是初值为(48,30)时梯度下降法的迹。与批量梯度下降法对应,随机梯度下降法相对来说更适合比较大的数据集:
相比于批量梯度下降法每次都要遍历训练集才能更新
下节预告
换一种方法,用公式直接推导出
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