机器学习西瓜书白话解读笔记---0311-0317、梯度下降法
机器学习西瓜书白话解读笔记---0311-0317、梯度下降法
一、总结
一句话总结:
【接触理论】:很多事情【不需要想太多】,【多接触】,比如【学习】,学着学着,你就爱上它了,还比如【游戏】,比如其它的很多很多
1、梯度下降法?
《深度学习入门》这本书上讲的很详细
2、【随机】梯度下降:Stochastic gradient descent?
每次【随机选择一个方向】,每次迭代处理的数据很少
【达到最小值不会稳定下来】,会继续弹跳因此算法停止时,最终的参数是一个比较好的参数,但【不是最佳】的
3、梯度下降法 如何选择【合适的学习率】?
方法一:【网格搜索】:可以使用【网格搜索】,设定迭代次数,尝试几种可能的参数,【比较结果,选择最优】
方法二:【梯度限制】:另一个简单的解决方案是设置【大量的迭代】,当梯度向量变小于一个值时停止
二、内容在总结中
博客对应课程的视频位置: