机器学习：为什么需要梯度下降法_机器学习为什么要计算梯度

作者：菜鸟追梦旅行 | 2024-02-23 10:29:18

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机器学习为什么要计算梯度

机器学习：为什么需要梯度下降法

1.梯度下降法是迭代法的一种，可用于求解最小二乘问题。
2.在求解机器学习算法的模型参数，在没有约束条件时，主要有梯度下降法，最小二乘法。
3.在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法的迭代求解，求得最小值的损失函数和模型的参数。
4.如果我们需要求解损失函数的最大值，可以通过梯度上升法来迭代，梯度下降法和梯度上升法可以相互转换。
5.在机器学习中，梯度下降法主要有随机梯度下降法和batch梯度下降法。

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