2016年10月19日

Batch Gradient Descendent (BGD) & Stochastic Gradient Descendent (SGD)
摘要： SGD, BGD初步描述 （原文来自：http://blog.csdn.net/lilyth_lilyth/article/details/8973972，@熊均达@SJTU 做出解释及说明） 梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数（注意Risk Function和Cost Function在本文中其实指的一个意思，在不同应用领域里面可能叫法会有所不同。解释：@熊... 阅读全文
posted @ 2016-10-19 01:16 kaixiao 阅读(241) 评论(1) 推荐(1) 编辑

2016年10月18日

梯度下降法
摘要： 作者：成清清 徐唱 肖凯 吕迪迪 根据维基百科[1]的定义，梯度下降(Gradient Descendent, GD) 法是一阶迭代式优化算法(First-Order Iterative Optimization Algorithm)。 我们首先举一个机器学习的问题：某地的房价与房地面积和卧室的数量之间成如下表的关系： 房子面积（平方英尺）卧室数价格（千美元）2104340016... 阅读全文
posted @ 2016-10-18 20:40 kaixiao 阅读(2643) 评论(0) 推荐(0) 编辑
test
摘要： Test for the first one 阅读全文
posted @ 2016-10-18 20:38 kaixiao 阅读(70) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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