为什么w1和w0前面还加个负号，不能理解,我看网上大多数权重前面都没有加负号啊
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- 2022-04-14 14:51回答 1 已采纳 因为下降方向就是梯度的负方向
- 2022-07-18 15:52回答 1 已采纳 对，这里的求和号不应该把 y^(i) 也包含进去，不过由于外面是对 w_j 进行微分，与 y^(i) 无关，所以实际上最终结果不受到影响
- 2022-02-08 11:56回答 2 已采纳 这些知识属于工程数学原理的内容，具体分支是最优化理论，您可以参考相关教材。一般地，优化问题可以分为无约束优化和有约束优化，您提到的梯度法和牛顿法都属于无约束优化中的梯度类方法，此外无约束优化中还有非梯
- 2021-07-27 09:22书浅_的博客 在通过一系列预处理操作后，得到一个带有特征变量xxx和可学习参数θ\thetaθ的假设函数: hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2h_\theta(\textbf{x}) = \theta_0 + \theta_1{x_1} +\theta_2 {x_2}hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2...
- 2022-10-11 12:37回答 1 已采纳 过拟合了可能
- 2022-10-16 20:37回答 2 已采纳 loss先下降后上升，可能的原因之一是学习率比较大，随机梯度下降算法没法收敛。其他的疑问有点不太理解你的意思，哈哈！
- 2022-09-16 09:56回答 2 已采纳 得保存，用俩pre_代表上一个数
- 2020-12-31 17:03数学小牛马的博客 从最简单的二元一次方程开始y=w1x1+w2x2+by=w_1x_1+w_2x_2+by=w1x1+w2x2+b，假设yyy是奶茶价格，x1x_1x1为人流量参数、x2x_2x2为原材料价格，这样一来就能根据不同地方的信息确认奶茶价格，但是要构建这...
- 2022-10-11 15:24回答 1 已采纳 都一样，加法就是减法。他们一般用负梯度方向，因为国际上凸函数指的是往下凸的那种，所以一般常用负梯度方向，这样➕的话就相当于➖
- 2022-09-22 09:25回答 2 已采纳 以使网络模型更快地输出优质的 one-hot 编码 ->这个说的更明显http://t.csdn.cn/DzXTX ，但总的意思就是为加快网络输出结果尽快向 one-hot 编码收敛需要做一个变
- 2020-02-22 14:04回答 2 已采纳 fit函数里面的while循环里的第一个if语句是想判断当前求得的self.w的精度，如果self.w和b的改变小于precision即认为精度达到要求，退出循环！ 而第一次while循环时明显
- 2023-01-18 16:59染念的博客 首先，你需要理解一个概念，那么就是斜率是没有方向的，是一个标量，而梯度它的确是一个向量，有方向，我们所画的切线，会有人告诉你从上往下画和从下往上画是不一样的吗？这就是梯度下降的公式，为什么这么减，很多...
- 2022-11-07 18:24回答 2 已采纳 你可以参考下这篇文章：用梯度下降算法解决线性回归问题
- 2020-02-19 20:16TheHonestBob的博客 还记得以前刚开始学习AI的时候，遇到了梯度下降算法，一直对很多概念搞不清楚，包括后来很长的一段时间也不是很明白梯度下降的实现原理，看了很多博客文章都是一知半解，总是有很多疑惑不能搞清楚，而且绝大多数的...
- 2022-10-16 09:55寻觅那宇宙的博客 那你会得到一个更小的参数w值，在图像上的体现就是，点正在向左移动，参数w数值正在减少 稍微总结一下就是以下式子 这篇的目的是能让你理解为什么梯度下降中的导数是有意义的，梯度下降算法中的另一个关键因素是...
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