随机梯度下降算法学习心得
来源:互联网 发布:c语言实验交换字母 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 21:09
百度了很多,看了很多篇博客也没明白,最后大神给我讲了讲才明白。
其实跟最小二乘法的需求差不多,有一批目标点,需要找到一条曲线,使曲线对于目标点的误差最小。
不同的地方在于,最小二乘法直接得到结果,而随机梯度下降算法通过迭代。
随机梯度下降算法对于问题的解决方法是:首先给出一条初始的随机曲线(说是随机,其实初始的随机曲线中有大学问),然后给定一个进步系数(相当于道士下山问题中的步长,进步系数越大,算法的学习率(可以理解为得出结果的快慢)越高,学习率与最终结果的好坏程度没有必然联系),从初始的随机曲线开始,每次根据进步系数改变曲线的系数,使曲线对于目标点的误差减小的速度最快,如此迭代下去直到得到最终的近似曲线。
可以看出随机梯度下降算法采用的是局部最优策略,咋一看觉得还不如最小二乘法的全局最优,而且最小二乘法比较简单,但在现实中运用起来,随机梯度下降算法在很多问题中的效果都比做最小二乘法要好,因为最小二乘法逻辑太简单,不足以应对现实中的很多复杂问题。
0 0
- 随机梯度下降算法学习心得
- 随机梯度下降算法
- 随机梯度下降算法
- 随机梯度下降算法
- 随机梯度下降算法
- 梯度下降算法与随机梯度下降
- 随机梯度下降算法 matlab
- 梯度下降算法、随机梯度下降算法scala实现
- 神经网络算法学习---梯度下降和随机梯度下降
- 梯度算法之批量梯度下降,随机梯度下降和小批量梯度下降
- 并行随机梯度下降算法 PSGD
- 感知机2 -- 随机梯度下降算法
- SparkMLlib---SGD随机梯度下降算法
- spark mlib中的随机梯度下降算法
- svm随机次梯度下降算法-pegasos
- 【stanford】梯度、梯度下降,随机梯度下降
- 梯度、梯度下降,随机梯度下降
- 梯度、梯度下降,随机梯度下降
- docker distritubion源码分析之二:storage driver详解(基于2.6.0版本)
- 前端培训班出身——吐槽下16年的艰辛
- 信号傅立叶变换后实际频谱图(Matlab)
- Javascript 中的神器——Promise
- (转)jQuery height()、innerHeight()、outerHeight()函数的区别详解
- 随机梯度下降算法学习心得
- Windows7旗舰版+Visual Studio2013的OpenGl配置
- Reactive Programming with RxJava-Chapter2:Reactive Extensions
- var a=b=5;
- 洛谷 P1403 [AHOI2005]约数研究
- 0221HTML学习_框架
- Android ContentProvider的基本使用1(内容提供者)
- 使用react/lib/update 对数据进行操作
- 《放牛班的春天》