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（史上最详细）批量梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法python代码实现
伪代码： 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）:Repeat until convergence{} 随机梯度下降法（...
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机器学习——逻辑回归线性回归用于处理因变量是连续量的预测问题，而逻辑回归是解决二分类的问题（逻辑回归名字叫“回归”其实解决的是分类问题）。逻辑回归的结果只有两种...
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机器学习——线性回归（二）梯度下降求解
在上文中利用矩阵运算的方法对损失函数进行优化，但其有一定的局限性，其要求矩阵必须可逆，下面用梯度下降的方法对其进行优化。 初始化，沿着负...
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机器学习——线性回归（一）矩阵求解什么是线性回归 相对于其他算法来说线性回归的原理相对简单，而且它的表现形式与我们数学中的线性方程较为相似，更加利于大家所理解。所以线性回归一...
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机器学习——拉格朗日对偶
拉格朗日对偶与凸优化、拉格朗日乘子、KKT条件有着密切的联系，KKT条件可以通过朗格朗日对偶推到得到。 步入正题 原问题 对于一...
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机器学习——求解优化问题的Lagrange乘子法、KKT条件优化问题一般是给定一个函数f(x)，求这个函数在给定作用域上的最小值（若是求最大值可通过加负号转化为最小值问题）。 在高等数学上，常用的函数...
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机器学习中的凸优化机器学习中为什么要强调凸优化？ 凸优化在数学规划领域具有非常重要的地位。工程中大量的问题最终都可以归结为一个优化问题，包括且不限于雷达、...
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机器学习——矩阵求导法则上传一份矩阵的求导法则，以备不时之需！
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