Andrew Ng的ML课程练习使用python:梯度下降

Andrew Ng的ML课程练习中，使用Python进行梯度下降。梯度下降是一种常用的优化算法，用于训练机器学习模型中的参数。

梯度下降的基本思想是通过迭代更新模型参数，使目标函数（损失函数）的值逐渐减小。具体而言，梯度下降通过计算目标函数对每个参数的偏导数（梯度），并朝着梯度的反方向更新参数值，从而使目标函数下降。

梯度下降算法有两种常见的变体：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）和随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）。

• 批量梯度下降：每次迭代都使用全部的训练样本计算梯度，更新参数。它的优点是在参数更新时考虑到了全部的数据，但缺点是计算代价较高，尤其当数据集较大时。
• 随机梯度下降：每次迭代仅使用一个训练样本计算梯度，更新参数。它的优点是计算代价较低，尤其当数据集较大时，但缺点是参数更新的方向不一定是最优的。

梯度下降在机器学习中广泛应用于线性回归、逻辑回归、神经网络等模型的训练过程中。在实际应用中，可以根据数据集大小、模型复杂度、计算资源等因素选择不同的梯度下降变体。

对于梯度下降的优化，腾讯云提供了云原生平台 Tencent Kubernetes Engine（TKE）和云计算服务 Tencent Cloud Serverless Cloud Function（SCF），可以帮助用户快速部署和管理机器学习模型。此外，腾讯云还提供了多项AI服务和解决方案，如腾讯云人工智能平台 AI Lab、腾讯云机器学习平台 ML-Platform、腾讯云人脸识别服务等，帮助用户构建和应用机器学习模型。

相关链接：

• Tencent Kubernetes Engine（TKE）：腾讯云的云原生平台，可用于部署和管理机器学习模型。
• Tencent Cloud Serverless Cloud Function（SCF）：腾讯云的无服务器计算服务，可用于快速部署和管理机器学习模型。
• 腾讯云人工智能平台 AI Lab：腾讯云提供的人工智能平台，提供了丰富的机器学习和深度学习工具和资源。
• 腾讯云机器学习平台 ML-Platform：腾讯云提供的机器学习平台，为用户提供了全流程的机器学习服务。
• 腾讯云人脸识别服务：腾讯云提供的人脸识别服务，可用于构建人脸相关的机器学习模型。