机器学习实战----梯度下降

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-03 00:21:02


当f'(x)=0时,导数无法提供往哪个方向移动的信息。f'(x)=0的点称为临界点或驻点。一个局部极小值意味着这个点在f(x)小于所有邻近点,因此不可能通过移动无穷小的步长来减小f(x)。一个局部极大点意味着这个点的f(x)大于所有邻近点,一次不可能通过移动无穷小的步长增大f(x)。有些临界点(斜率为0的点)既不是最小点也不是最大点,这些点称为鞍点。

xuTxf(x)。为了最小化f,找到使f下降最快的方向,计算方向导数:

minuTxf(x)=min||xxxf(x)),并选择其中能产生最小目标函数值的ε。这种策略为线搜索。

总结:


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