#梯度下降

机器学习逻辑回归

增长率 指数函数 $f(x) = e^{x}$ 的微分函数还是 $e^{x}$。因此,很自然地,将指数函数引入其中,则有: $W(t) = be^{wt}$ 图像成以下分布: 逻辑函数 在自然界中,当一种东西数...

TensorFlow.js 梯度下降实现直线拟合

梯度下降法 使用 AdaGrad 拟合 y=wx+b 直线 <script src="https://cdn.bootcss.com/tensorflow/0.14.1/tf.min.js"></script> ...

线性回归中应用梯度下降法详解

损失函数的作用 定义以下三个点(-1,-3),(0,0),(1,1), 要求回归成一个线性方程,怎么做呢? -3-2-101234-3-2-10123先随机生成一个F(x)₀, 假设是y=3x+1 -3-2-1012...

梯度下降法的数学含义

参考Udacity的这篇文章 [https://storage.googleapis.com/supplemental_media/udacityu/5452470513/Gradient%20Descent.pdf] ...