文件名称：Gradient-Descent
文件大小：60KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-03 20:27:33
JupyterNotebook
梯度下降 什么是Gradiant？ 梯度表示变化率/导数的斜率。 什么是后裔？ 下降意味着跌倒 什么是梯度下降？ 梯度下降是一种优化算法，用于查找使成本函数（cost）最小化的函数（f）的参数（系数）的值。 当无法解析地计算参数（例如使用线性代数）并且必须通过优化算法进行搜索时，最好使用梯度下降。 梯度下降是一种迭代优化算法，用于查找函数的最小值。 也称为跟踪和错误。 梯度下降的类型 批梯度下降 随机梯度下降 迷你批次梯度下降 梯度下降的步骤 在随机位置或简单地将其初始化为零（权重和偏差）。 计算成本函数（J）。 取成本函数相对于权重和偏差（dW和db）的偏导数。 将参数值更改为：Wnew = W –学习率* dW Bnew = b –学习率* db 同样，从步骤2开始，使用W和b的新值，并对“ n”号重复相同的操作。 的迭代。 随着每次迭代，成本的价值将逐渐降低，并最
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Gradient-Descent-main
----README.md(1KB)
----Sample_data(Gredient Descent).csv(2KB)
----Gradient_Descent.ipynb(160KB)