人工智能AI视频_人工智能基础技术_人工智能基础_梯度下降_人工智能视频_线性回归_人工智能机器学习_人工智能深度学习_应用正太分布概率密度函数

[视频作者] 尚学堂人工智能学院

[视频时长] 172:7

[视频类型] 社科人文

梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了两种梯度下降方法，分别为随机梯度下降法和批量梯度下降法。

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