梯度下降背后的数学之美

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对于诸位「MLer」而言，梯度下降这个概念一定不陌生，然而从直观上来看，梯度下降的复杂性无疑也会让人「敬而远之」 。本文作者 Suraj Bansal 通过对梯度下降背后的数学原理进行拆解，并配之以简单的现实案例，以轻松而有趣的口吻带大家深入了解梯度下降这一在机器学习领域至关重要的方法。 「敏捷软件开发」定义了迭代产品开发的过程，以下步骤可通过这一过程执行。 1）市场调研后进行产品构建 2）产品商业化并进入市场 3）评估消费者满意度和市场渗透率 4）对反馈及时回应，并更新迭代产品 5）重复上述过程 这个过程实质上是将市场测试、 收集反馈和产品迭代反复进行，直到能以最小的误差实现最大的市场渗透率。此循环重复多次，并确保消费者可以在每个步骤中提供一定的反馈来影响产品的更改策略。 实际上，这种看似简单的反复 ………………………………