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Nov 17 2025

feiry - 4.機器學習——梯度下降_51CTO博客

一、梯度下降（Gradient Descent） 1. 基本概念 梯度下降（Gradient Descent） 是一種用於 最小化代價函數 J(w,b)J(w,b)J(w,b)的優化算法。 它的思想相當直觀： 環顧四周，選擇讓代價函數下降最快的方向，然後沿着該方向走一步。然後在新的位置重複這個過程，直到到達最低點。這種“下山”的過程，就是梯度下降

梯度下降 , 最小值 , 代價函數 , 後端開發 , Python

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Nov 27 2025

mob64ca14092155 - 為什麼使用隨機梯度下降求解出現問題 隨機梯度下降的隨機

迴歸與梯度下降 　　迴歸在數學上來説是給定一個點集，能夠用一條曲線去擬合之，如果這個曲線是一條直線，那就被稱為線性迴歸，如果曲線是一條二次曲線，就被稱為二次迴歸，迴歸還有很多的變種，如本地加權迴歸、邏輯迴歸，等等。 　　用一個很簡單的例子來説明迴歸，這個例子來自很多的地方，也在很多的開源軟件中看到，比如説weka。大概就是，做一個房屋

梯度下降 , 人工智能 , 深度學習 , 數據結構與算法 , 為什麼使用隨機梯度下降求解出現問題 , Python

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