梯度下降
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- 梯度
- 梯度下降和梯度上升
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- 梯度下降
- 梯度上升
- 使用场景
- Python实现：
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梯度
对多元函数的参数 α alpha α求偏导数，把各个偏导数结合在一起，就是梯度。对于多元函数 f = ( x 1 , x 2 , x 3 . . . . . . x n ) f=(x_1,x_2,x_3......x_n) f=(x1,x2,x3......xn)的梯度是一个长度为 n n n的向量，向量中第 k k k个值就是其对函数 f f f的偏导数。
Δ f ( x 1 , x 2 , x 3 . . . . . . x n ) = ( ( α f α x 1 ) , ( α f α x 2 ) . . . . . ( α f α x n ) ) Delta f(x_1,x_2,x_3......x_n)=((frac{alpha f}{alpha x_1}),(frac{alpha f}{alpha x_2}).....(frac{alpha f}{alpha x_n})) Δf(x1,x2,x3......xn)=((αx1αf),(
最后
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