1楼：匿名用户
大多数机器学习算法都是首先构造一个loss function，然后最小化该函数来求解模型
机器学习 为什么会使用梯度下降法
2楼：匿名用户
梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。
梯度下降法可以用于求解非线性方程组。
顾名思义，梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值（也可以沿梯度上升方向求解极大值）。
表示梯度方向上的搜索步长。梯度方向我们可以通过对函数求导得到，步长的确定比较麻烦，太大了的话可能会发散，太小收敛速度又太慢。一般确定步长的方法是由线性搜索算法来确定，即把下一个点的坐标看做是ak+1的函数，然后求满足f(ak+1)的最小值即可。
因为一般情况下，梯度向量为0的话说明是到了一个极值点，此时梯度的幅值也为0.而采用梯度下降算法进行最优化求解时，算法迭代的终止条件是梯度向量的幅值接近0即可，可以设置个非常小的常数阈值。
3楼：不是7个汉字吗
机器学习问题中涉及到大量优化问题，很多时候难以直接使偏导取零来得到最优解，这个时候就需要梯度下降法及其衍生模型来迭代地取得最优解了。
机器学习用的是中科院用的教材（三本经典机器学习图书）是什么？
4楼：记得忘记
patternrecognizationandmachinelearning
theelementsofstatisticallearning
machinelearningaprobabilisticperspective
http://blog.csdn.***/ksearch/article/details/17606271
5楼：匿名用户
machine learning a probabilistic perspective
为什么机器学习需要一个激励函数
6楼：0飞鸟各投林
不一定需要，看具体情形
神经网络要是没激励函数和单个线**知机一点区别都没有。
为什么要学习机器人教育,为什么要选择机器人教育
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我们为什么要学习古代文化,为什么要学习传统文化
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为什么要学习传统文化,为什么要学习和弘扬传统文化？
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