上升梯度,什么是梯度下降

正梯度和负梯度 2023-12-21 18:23 858 墨鱼

正梯度和负梯度

上升梯度,什么是梯度下降

上升梯度,什么是梯度下降

因为我们要寻找最大值，所以我们需要使用梯度上升算法。如果我们面临的问题是找到最小化J(θ)的θ值，那么我们需要使用梯度下降算法。面对我们的问题，如果J(θ):=-1，所附梯度和上升、下降速率及角度换算表梯度地速(kt)对应上升/下降速率(ft/min)最小梯度(%)英尺/海里(ft/nm)角度801201501802102502.51521.45203304380456532633

梯度上升算法梯度上升算法的误区如下：梯度上升和梯度上升的分析方法相同，只是将θθ更新时的负号改为加号。梯度上升的算法优化：算法步长选择。在前面的算法描述中，我提到了PCA和梯度上升法PCAPCA：主成分分析算法，具体记录在：《特征值分解实验：人脸识别和PageRank网页排序》，本质就是矩阵的特征值分解。 PCA是一种无监督学习算法，主要用于数据降维。

1.机器学习中的梯度下降1.什么是梯度？在单变量函数中，梯度实际上是函数的微分，表示函数在给定点处切线的斜率。在多变量函数中，梯度是向量。向量有方向，梯度的方向就是梯度下降法。简介优化问题在机器学习中发挥着非常重要的作用。许多机器学习算法最终都归结为解决优化问题。在各种优化算法中，梯度下降是最简单也是最常见的。

梯度上升算法用于最大化给定的奖励函数。描述梯度上升的常见方法是使用以下场景：想象你被蒙住眼睛并放置在山上的某个地方。那么你的任务就是找到山的最高点。本例中x的导数return-2*x_old+4x_old=-1#初始值，给出一个小于x_new的值x_new=0#梯度上升算法的初始值，即从(0,0)alpha=0.01开始#步长，即学习率，控制更新幅度pres

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