大侠幸会，在下全网同名「算法金」0基础转AI上岸，多个算法赛Top「日更万日，让更多人享受智能乐趣」接前天李沐：用随机梯度下降来优化人生！今天把达叔6脉神剑给佩奇了，上吴恩达：机器学习的六个核心算法！——梯度下降1、目标梯度下降优化算法的概述，目的在于帮助读者

大侠幸会，在下全网同名「算法金」0基础转AI上岸，多个算法赛Top「日更万日，让更多人享受智能乐趣」今天我们来聊聊达叔6大核心算法之——优化算法。吴恩达：机器学习的六个核心算法！梯度下降优化算法是机器学习和深度学习中最常用的优化算法之一。它通过不断调整模型

一、梯度下降：目的是为了寻找到最合适的$w$和$b$，让成本函数的值最小\[w=w-α\frac{\partialJ(w,b)}{\partialw}\]\[b=b-α\frac{\partialJ(w,b)}{\partialb}\]    其中\(α\)的值通常在\(0-1\)之间，用于控制梯度下降算法的幅度。\(α\)太大，会造成发

全量梯度下降importnumpyasnp#创建数据集X，ynp.random.seed(1)X=np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn(100,1)X_b=np.c_[np.ones((100,1)),X]#创建超参数n_iterations=10000t0,t1=5,500#定义一个函数来动态调整学习率defl

问题预览/关键词更新梯度下降对模型拟合，等高线图，3d空间图的变化。什么是批量梯度下降。实验目标计算梯度运行梯度下降梯度下降迭代次数和成本函数的关系可视化模型预测在等高线图上的梯度下降学习率过大报错问题笔记1.模型拟合，等高线图，3d空间图的变化3.5课节有一样的图，

问题预览1.梯度下降算法的作用是？2.梯度下降如何计算线性回归的成本函数？3.所有的成本函数都是一个形状吗？4.在非凸形状中，梯度下降的更新过程是？5.在非凸形状中，不同的初值对最小化成本函数的影响是？6.什么是局部最小值？笔记1.梯度下降算法的作用梯度下降算法可以计算大多

1、确定数据来源是否可靠2、确定指标的计算口径是否一致3、确定是否市场的整体趋势4、描述性统计：下跌了多少，同环比下跌了多少5、细分拆解/相关分析：指标进行拆解，逐个进行假设验证6、定位原因：产品运营是否有动作，是否导致核心指标下跌7、回归分析/预测：还会跌几天，跌幅最坏到什么

首先来看一下蓝书上面的两个思考题一.将一个序列\(A\)改成单调不下降序列，最少需要修改多少个数？答：用\(A\)的长度减去其最长单调不下降子序列的长度即可那如果在最少修改数的基础上，我要让每个数改变的绝对值之和的最小值最小怎么办？首先，这根“MakingtheGrade”这道题目很像，所

动量梯度下降法还有一种算法叫做Momentum，或者叫做动量梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，简而言之，基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度更新的权重。例如，如果要优化成本函数，函数形状如图，红点代表最小值的位置，假设从这里（蓝色点）开始梯度下降法，如果

理解mini-batch梯度下降法使用batch梯度下降法时，每次迭代都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数\(J\)是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少，如果\(J\)在某次迭代中增加了，那肯定出了问题，也许的学习率太大。使用mini-batch梯度下降法，如果

1梯度下降法\(\qquad\)梯度下降法又称最速下降法，是最优化方法中最基本的一种方法。所有的无约束最优化问题都是在求解如下的无约束优化问题：$$\min_{x\inR^n}f(x)$$将初始点\(x_0\)逐步迭代到最优解所在的点\(x^*\)，那么考虑搜索点迭代过程：$$x_{t+1}=x_t+\gamma_td_t$$

1.梯度下降法无约束最优化问题一般可以概括为：\[\min_{x\in\mathbb{R}^n}f(x)\]通过不断迭代到达最优点\(x^*\)，迭代过程为：\[x^{k+1}=x^k+\alpha_kd^k\]其中\(d^k\)为当前的搜索方向，\(\alpha_k\)为当前沿着搜索方向的步长。我们需要寻找可以不断使得\(f(x^{

低代码这个概念在IT界应该是火了很久，在十年前就有低代码的概念。在最初的时候，我们都是用高级语言或者脚本来开发页面或者应用，比如Java、C++，前端会使用Vue、React等等。但是我们发现经常写的功能或者页面都是重复的，那能否通过更简单高效的方式来避免每次都是重头开发呢？当时业内人士

低代码这个概念在IT界应该是火了很久，在十年前就有低代码的概念。 在最初的时候，我们都是用高级语言或者脚本来开发页面或者应用，比如Java、C++，前端会使用Vue、React等等。但是我们发现经常写的功能或者页面都是重复的，那能否通过更简单高效的方式来避免每次都是重头开发呢？当时业

总结递归下降语法分析中，对每个非终结符按其产生式结构构造相应语法分析子程序，其中终结符产生匹配命令，而非终结符则产生过程调用命令，因为最终要匹配的字符串是全部由终结符组成。其中子程序的结构与产生式结构几乎是一致的。识别程序由一组子程序组成，每个子程序对应于一个非终结符

本文全面深入地探讨了梯度下降及其变体——批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降的原理和应用。通过数学表达式和基于PyTorch的代码示例，本文旨在为读者提供一种直观且实用的视角，以理解这些优化算法的工作原理和应用场景。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互

本文全面深入地探讨了梯度下降及其变体——批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降的原理和应用。通过数学表达式和基于PyTorch的代码示例，本文旨在为读者提供一种直观且实用的视角，以理解这些优化算法的工作原理和应用场景。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年

学期内是更不动了，之后慢慢填。优化梯度下降GradientDescent与随机梯度下降StochasticGradientDescent随机方差缩减梯度下降StochasticVarianceReducedGradient镜像下降MirrorDescent与线性耦合LinearCoupling...泛化没有免费午餐定理NoFreeL

梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。梯度下降法，就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减小。梯度下降法是2范数下的最速下降法。   最速下降法的一种简单形式是：x(k+1)=x(k)-a*g(k),其中a称为学习速率，可以是较

线性回归是一种用于预测或解释数据之间关系的统计方法，特别是当关系呈线性时。在回归分析中，我们试图找到一个最佳拟合线，以通过或最接近一系列数据点。在求解线性回归的参数时，可以使用不同的方法，其中最常用的是平均法和梯度下降法。平均法：这种方法的基本思想是简单地计算所有观察值

这节课中介绍了训练神经网络的第二部分，包括学习率曲线，超参数优化，模型集成，迁移学习训练神经网络2学习率曲线超参数优化模型集成迁移学习学习率曲线在训练神经网络时，一个常见的思路就是刚开始迭代的时候学习率较大，然后随着迭代次数的增加，学习率逐渐下降，下面我们就来介绍

CF1204D2KirkandaBinaryString(hardversion)题解分析先来分析\(01\)串的最长不下降子序列。全是\(0\)显然是不下降的，如果中间出现一个\(1\)，为了维护不下降的性质，后面就只能全是\(1\)。一句话概括一下，\(0\)后面能跟\(0,1\)，\(1\)后面只能跟\(1\)。现在来分析这

UMICHCVLinearClassifiers在上一篇博文中，我们讨论了利用损失函数来判断一个权重矩阵的好坏，在这节中我们将讨论如何去找到最优的权重矩阵想象我们要下到一个峡谷的底部，我们自然会选择下降最快的斜坡，换成我们这个问题就是要求权重矩阵相对于损失函数的梯度函数，最简单的方法就是

问题训练某个数据集时发现，Loss会在摸某一个Epoch之后再次出现一个断崖式下降，而不是正常的圆滑下降。如图： 解决在模型设计上加入残差模块解决。  

梯度下降、Mini-Batch梯度下降、动量梯度下降以及Adam都是用于训练机器学习模型的优化算法。梯度下降(GradientDescent)：梯度下降是一种优化算法，用于调整模型参数以最小化损失函数。想象一下你站在山上，想要找到山底的最低点。你每一步都沿着最陡峭的下坡方向走，直到到达最低点