技术博客
人工智能 大数据 前端开发 笔记
技术问答
IT资料下载
提供it学习资料上传下载服务
编程教程
java入门php入门人工智能入门
在线开发环境WEBIDE
Html Python Java Php Phpcli Golang C# Nodejs C C++ Sql R Rust Ruby Dart Vb D F# Typescript Coffeescript Julia Kotlin Perl Groovy Lua Vala Ocaml Assembly Objectc Scala Erlang Pascal Swift Fortran Bash Clojure Ada Elixir Cobol Haskell Nim Racket Lisp
程序员工具箱
js压缩混淆图片压缩sqlite在线打开
开发框架
前端框架bfwuijs按需加载bfwonesoa框架bfwsoa分布式大数据框架bfwsea
离线开发环境
php集成开发包（bfwkit）
js插件库
幻灯片人工智能数据库表单
html特效 代码库
三维粒子视觉差异动画
系统模板 系统源码
企业建站电商博客大数据人工智能
前端素材
图标图片字体视频音频
人工智能模型
人脸识别模型语音识别模型图片分类模型
外包技能
接外包私活按技能找人
码聊BFWIM
it人士专用及时通讯系统
IT笔试面试题库
golang笔试题php笔试题java笔试题python笔试题html前端笔试题
云桌面
专为IT技术人员打造的云电脑
域名
顶级域名注册 域名信息查询
云主机
Html空间 Php空间 Java空间 Python空间
怎么理解机器学习中的梯度下降？
网友回复
梯度下降是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数，从而找到模型的最佳参数。我们可以用一个通俗的比喻来理解它。
想象一下，你在一个山谷中，想要找到最低点。你的目标是尽快到达山谷的底部。你可以采取以下步骤：
确定方向：你环顾四周，找到最陡峭的下坡方向。这就是梯度（或斜率），它告诉你哪个方向下降最快。
迈出一步：你沿着最陡峭的下坡方向走一小步。这一步的大小...
点击查看剩余70%
