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机器学习中#xff0c;梯度下降法#xff0c;牛顿法都会用到梯度概念
对于一元函数#xff0c;梯度可以看成导数
对于多元函数#xff0c;梯度可以看成偏导数
如果多元函数包含N个自变量#xff1a; x 1 , x 2 , . . . , x n x_1, x_2, ..., x_n x1,x2,...,x…梯度
机器学习中梯度下降法牛顿法都会用到梯度概念
对于一元函数梯度可以看成导数
对于多元函数梯度可以看成偏导数
如果多元函数包含N个自变量 x 1 , x 2 , . . . , x n x_1, x_2, ..., x_n x1,x2,...,xn那么它的梯度就是由 x 1 , x 2 , . . . , x n x_1, x_2, ..., x_n x1,x2,...,xn分别求偏导组成的向量
记作 ▽ f ( x ) [ δ f δ x 1 , δ f δ x 2 , . . . , δ f δ x n ] T \triangledown{f(x)} \begin{bmatrix} \frac{\delta{f}}{\delta{x_1}},\frac{\delta{f}}{\delta{x_2}}, ..., \frac{\delta{f}}{\delta{x_n}} \end{bmatrix}^T ▽f(x)[δx1δf,δx2δf,...,δxnδf]T
