Optimization 梯度下降中的导数项问题
我目前正在上coursea的机器学习入门课程，我遇到了一些我必须实现的梯度下降算法的问题 我将有两个数据点，我将尝试使用梯度下降法通过这些数据点拟合一条线： xy 23 406 98432Optimization 梯度下降中的导数项问题,optimization,machine-learning,linear-regression,gradient-descent,Optimization,Machine Learning,Linear Regression,Gradient Descent,我目前正在上coursea的机器学习入门课程，我遇到了一些我必须实现的梯度下降算法的问题 我将有两个数据点，我将尝试使用梯度下降法通过这些数据点拟合一条线： xy 23 406 98432 当直线方程为y=时，它们在增加，因为导数为负数，更新时减去alpha*导数相当于加上某个数字（负数乘以负数等于正数）。因此，这导致了参数的增加。你的问题在数学方面可能会更好：我投票将这个问题作为离题题来结束，因为它属于小组。我不敢相信我没有看到这一点。谢谢你如果你能接受我正确的答案，并投票表决，那就太好
当直线方程为y=时，它们在增加，因为导数为负数，更新时减去alpha*导数相当于加上某个数字（负数乘以负数等于正数）。因此，这导致了参数的增加。你的问题在数学方面可能会更好：我投票将这个问题作为离题题来结束，因为它属于小组。我不敢相信我没有看到这一点。谢谢你如果你能接受我正确的答案，并投票表决，那就太好了：）