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梯度下降算法和不同的学习率

梯度下降算法是一种常用的优化算法，用于求解函数的最小值或最大值。它通过迭代的方式不断调整参数，使得目标函数的值逐渐趋于最优解。

梯度下降算法的基本思想是沿着目标函数的负梯度方向进行迭代更新，以逐步接近最优解。在每一次迭代中，根据当前参数的梯度和学习率来更新参数的取值。学习率决定了每次迭代中参数更新的步长，过大的学习率可能导致无法收敛，而过小的学习率则会导致收敛速度过慢。

梯度下降算法的学习率可以分为三种类型：固定学习率、动态学习率和自适应学习率。

固定学习率：在整个训练过程中，学习率保持不变。这种方法简单直接，但可能会导致在接近最优解时收敛速度变慢。腾讯云相关产品中，推荐使用腾讯机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来进行梯度下降算法的实现和优化。
动态学习率：学习率随着迭代次数的增加而逐渐减小。常见的动态学习率调整方法有学习率衰减和学习率调度。学习率衰减是在每个迭代步骤中按照一定的规则逐渐减小学习率，例如指数衰减、余弦退火等。学习率调度是在训练过程中根据一定的策略动态地调整学习率，例如按照固定的时间间隔或验证集的性能来调整学习率。腾讯云相关产品中，推荐使用腾讯深度学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）来进行梯度下降算法的实现和优化。
自适应学习率：学习率根据当前参数的梯度情况进行自适应调整。常见的自适应学习率算法有Adagrad、RMSprop、Adam等。这些算法通过根据历史梯度信息来调整学习率，可以在不同参数和数据情况下自适应地调整学习率的大小。腾讯云相关产品中，推荐使用腾讯机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来进行梯度下降算法的实现和优化。

总结起来，梯度下降算法是一种常用的优化算法，通过迭代的方式不断调整参数，使得目标函数的值逐渐趋于最优解。学习率是梯度下降算法中的一个重要参数，可以通过固定学习率、动态学习率和自适应学习率等方式进行设置。腾讯云提供了多个相关产品，如腾讯机器学习平台和腾讯深度学习平台，可以帮助开发者实现和优化梯度下降算法。

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ML算法——梯度下降随笔【机器学习】

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零基础学习梯度下降算法

零基础学习梯度下降算法作者：Philipp Muens 翻译：老齐与本文相关的图书推荐：《数据准备和特征工程》梯度下降法是机器学习中最基本的优化技术之一。那么，什么是梯度? 下降的是什么？...我们要优化的是什么? 这些可能是第一次接触梯度下降时想到的一些问题，本文就从零基础开始实现梯度下降，并在过程中回答这些问题。优化和损失函数许多机器学习问题需要某种形式的优化。...重要的损失函数包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）或平方误差和（SSE）。想象这样一种情境：将算法所造成的误差放到一个平面上，然后找到误差最少的地方，这正是梯度下降发挥作用的地方。...在梯度下降的情况下，我们遍历这个表面，以便找到这样一个地方。梯度下降我们已经发现，在处理机器学习问题时，损失函数和优化通常是相互交织的。...这种技术可以应用于各种不同的领域(包括机器学习问题)。

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机器学习入门：梯度下降算法（下）

学习目标了解全梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降，随机平均梯度下降的原理全梯度下降算法（FGD）全梯度下降算法（FGD）-----每次迭代时, 使用全部样本的梯度值批量梯度下降法，是梯度下降法最常用的形式...（mini-bantch）每次迭代时, 随机选择并使用小批量的样本梯度值小批量梯度下降算法是FG和SG的折中方案,在一定程度上兼顾了以上两种方法的优点。...（SAG）随机平均梯度下降算法（SAG）每次迭代时, 随机选择一个样本的梯度值和以往样本的梯度值的均值在SG方法中，虽然避开了运算成本大的问题，但对于大数据训练而言，SG效果常不尽如人意，因为每一轮梯度更新都完全与上一轮的数据和梯度无关...这个想法非常的简单，在随机中又增加了确定性，类似于mini-batch sgd的作用，但不同的是，sag又没有去计算更多的样本，只是利用了之前计算出来的梯度，所以每次迭代的计算成本远小于mini-batch...，每次迭代只选取一个样本进行计算小批量梯度下降算法(mini-batch)：在进行梯度下降迭代时，每次迭代只选取一部分样本进行计算随机平均梯度下降算法(SAG)：每次迭代时, 随机选择一个样本的梯度值和以往样本的梯度值的均值

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机器学习优化算法：梯度下降(Gradient Descent)

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【机器学习基础】 | 各种梯度下降优化算法回顾和总结

所以打算以这一篇论文为主线并结合多篇优秀博文，回顾和总结目前主流的优化算法，对于没有深入了解过的算法，正好借这个机会学习一下。写在前面当前使用的许多优化算法，是对梯度下降法的衍生和优化。...梯度下降是迭代法的一种，在求解机器学习算法的模型参数时，即无约束问题时，梯度下降是最常采用的方法之一。这里定义一个通用的思路框架，方便我们后面理解各算法之间的关系和改进。...首先定义待优化参数，目标函数，学习率为，然后我们进行迭代优化，假设当前的epoch为，则有：计算目标函数关于当前参数的梯度：根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量：，计算当前时刻的下降梯度...Momentum和Nexterov都是为了使梯度更新更灵活。但是人工设计的学习率总是有些生硬，下面介绍几种自适应学习率的方法。...结合了Adagrad善于处理稀疏梯度和RMSprop善于处理非平稳目标的优点为不同的参数计算不同的自适应学习率也适用于大多非凸优化问题——适用于大数据集和高维空间。

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机器学习系列25：随机梯度下降算法

如今机器学习的数据集动则几千万或上亿，如果运用我们之前学过的 Batch 梯度下降算法，就会发现效率很低，因为在梯度下降时，每次循环都要对所有的数据进行求和，这会浪费大量的时间。...有没有更好的方法去处理大数据呢？答案是有的。我们在处理大数据时，会选择随机梯度下降算法（Stochastic gradient descent）。下面是随机梯度下降算法的代价函数： ?...之后是随机梯度下降算法： ?...我们可以把 Batch 梯度下降算法和随机梯度下降算法运行过程画在一张图上： ? 红色的路线为 Batch 梯度下降算法的收敛路线，粉色为随机梯度下降算法的收敛路线。...可以看到，随机梯度下降算法不一定每次都会进行收敛，但总体会朝着收敛的方向进行，最终收敛到全局最小处。

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python梯度下降算法的实现

本文实例为大家分享了python实现梯度下降算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下简介本文使用python实现了梯度下降算法，支持y = Wx+b的线性回归目前支持批量梯度算法和随机梯度下降算法...(bs=1) 也支持输入特征向量的x维度小于3的图像可视化代码要求python版本 3.4 代码 ''' 梯度下降算法 Batch Gradient Descent Stochastic...np.ones((self.dim + 1, 1), dtype=float) for e in range(epoch): print('epoch:' + str(e), end=',') # 批量梯度下降...，bs为1时等价单样本梯度下降 for i in range(0, self.data_num, bs): y_ = np.dot(x[i:i + bs], w) loss = y_ - y[i:i...以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

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机器学习系列 4：线性回归的梯度下降算法

之前我们已经学过了线性回归、代价函数和梯度下降，但是他们就像一个人的胳膊和腿，只有组合在一起才会成为一个「完整的人」，这个「完整的人」就是一个机器学习算法，让我们一起来学习第一个机器学习算法吧。...这个机器学习算法叫做线性回归的梯度下降算法（Gradient Descent For Linear Regression），还记得我们学过的线性回归函数、代价函数和梯度下降算法吗？...如果忘记了，让我们一起来回忆一下，如下图（左为梯度下降，右为线性回归和代价函数）： ? 分别求出 j=0 和 j=1 时代价函数的偏导数， ? 带入梯度下降算法中，得到： ?...这个算法也叫做「Batch」梯度下降（「Batch」 Gradient Descent ），他的特点就是每次进行梯度下降都要使用整个数据集。恭喜你，到目前为止你已经学会了第一个机器学习算法！...这个算法在解决线性回归问题中十分好用。你已经成功地在通往机器学习的道路上迈出一小步了。

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机器学习算法（1）--梯度下降法的几种形式

批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD 4. 总结　　在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。...其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。　　下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。　　一般线性回归函数的假设函数为： ? 　　...批量梯度下降法BGD 　　批量梯度下降法（Batch Gradient Descent，简称BGD）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新，其数学形式如下：...小批量梯度下降法MBGD 　　有上述的两种梯度下降法可以看出，其各自均有优缺点，那么能不能在两种方法的性能之间取得一个折衷呢？...即，算法的训练过程比较快，而且也要保证最终参数训练的准确率，而这正是小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent，简称MBGD）的初衷。

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机器学习（四） ——梯度下降算法解释以及求解θ

机器学习（四）——梯度下降算法解释以及求解θ （原创内容，转载请注明来源，谢谢）（本文接机器学习（二）的内容）一、解释梯度算法梯度算法公式以及简化的代价函数图，如上图所示。...对于在b点，可以同理得到需要减少的结果。 2）学习速率α α表示点移动向最小值点的速率，α取值需要注意。...当值太大，每次移动的距离太长，可能导致在最小值点附近时，移动会超出最小值点的位置，导致不断的在大于、小于最小值点的位置偏移，无法收敛；当值太小，移动速度非常慢，会导致程序执行时间太久。...二、梯度算法缺陷由上图可知，对于有多个极小值点的代价函数，梯度算法只能取到局部最小值点，即函数的极小值点，但是没法保证该点就是最小值点。三、求解θ 公式如上图所示，实质上就是求偏倒的结果。...不断的计算θ0和θ1，直到偏导数为0（或者设定小于某个阈值），则停止计算，此时的结果则是对于某个起始点的局部最优结果。 ——written by linhxx 2017.12.28

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机器学习笔记之梯度下降算法原理讲解

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机器学习（四）——梯度下降算法解释以及求解

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