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ML Lecture 3-1:Gradient Descent - 李宏毅_機器學習基礎與應用 - Cupoy

解決最優化問題用到的梯度下降的方法,以及對梯度下降法的一個改進,最後從泰勒級數的角度解釋了梯度下降的數學原理。 Gradient Descent  做得更好的方法 1.Tuning your lear...

解決最優化問題用到的梯度下降的方法,以及對梯度下降法的一個改進,最後從泰勒級數的角度解釋了梯度下降的數學原理。 Gradient Descent  做得更好的方法 1.Tuning your learning rates 2.Stochastic Gradient Descent 3.Feature Scaling 影片內容 pdf:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/Gradient%20Descent%20(v2).pdf