記事「データサイエンスと機械学習（第06回）：勾配降下法」についてのディスカッション

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勾配降下法は、ニューラルネットワークや多くの機械学習アルゴリズムの訓練において重要な役割を果たします。これは、その印象的な成果にもかかわらず、迅速でインテリジェントなアルゴリズムであり、多くのデータサイエンティストによっていまだに誤解されています。

基本的に、勾配降下法は関数の最小値を見つけるために使用される最適化アルゴリズムです。

勾配降下法は、データセットに最適なモデルのパラメータを見つけるのに役立つため、機械学習において非常に重要なアルゴリズムです。まず、コスト関数という用語について説明します。

作者: Omega J Msigwa

[Эдуард]

。

最初の反復

計算式： x1 = x0 - 学習率 * ( 2*(x+5) ) )

x1 = 0 -0.01*0.01* 2*(0+5)

x1 = -0.01 * 10

x1 = -0.1.

0.01と2回書いてある。
人を混乱させている。