2.机器学习笔记第二周_股市动态

创始人

2025-05-28 16:09:03

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梯度下降：

就是最优选择算法的图形化表示：一个站在山顶的人，每秒走绝对小的一步，他朝着什么方向移动可以最快到达山脚。

接下来是梯度运算的数学解法：

：=是赋值的意思，a：=b就是a无论什么值，都是等于b

α在此处是学习率，也就是一次性迈多大的步子。对于α左边的先保留

下面那个算法是表示同步更新

解释斜率，后面那个导数就代表斜率，所以无论斜率正负，只要是靠近最小值，对算法来说都是有益的尝试

关于学习了α太小或者太大，太小会导致学习速率很慢，很久才能接近最佳点，太大数据有可能不离散，错过最佳点

优算法，由于固定学习率α有一些弊端，所以设定学习率减小随着导数减小，就可以很大程度节约开头算力，算力运用效率大大提升。

线性回归的梯度下降，将梯度下降算法运用到线性回归里面

BAD 由于高数不太好，听不懂了，裂开，我学的第一个算法就因为高数学不会了。

本周总结：这周确实没怎么学懂算法，我单独理解了两个分算法的意思，但是在把他们合起来的时候，由于偏导数和一些知识，导致我没有听清楚我学到的第一个算法，很裂开。

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