گرادیان کاهشی

در این مطلب، فهرستی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین روش های بهینه سازی در یادگیری ماشین به همراه منابع آموزش روش های بهینه سازی ارائه شده…

زمانی که با داده‌های شمارشی و گسسته به عنوان متغیر پاسخ سر و کار داریم، روش و مدل رگرسیونی با شیوه‌های رگرسیون خطی ساده (OLS)…

بنابر «قضیه عمومی تقریب» (Universal Approximation Theorem)، در صورتی که تعداد مناسبی از لایه‌ها (لایه‌های نهان) در «شبکه های عصبی مصنوعی» (Artificial Neural Networks) طراحی…

در تجزیه و تحلیل داده‌ها بخصوص «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning) در زمینه «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، روش «رگرسیون لجستیک دودویی» (Binary Logistic Regression) و…

«رگرسیون» (Regression) یکی از کارآمدترین ابزارهای تحلیل چند متغیره است که بخصوص در «یادگیری ماشین» (Machine Learning) کاربرد زیادی دارد. مدل «رگرسیون خطی ساده» (Simple…

«گرادیان کاهشی» (Gradient Descent) یک الگوریتم بهینه‌سازی برای پیدا کردن کمینه یک تابع است. در این الگوریتم کار با یک نقطه تصادفی روی تابع آغاز…

بیشتر الگوریتم‌ها در «یادگیری ماشین» (Machine learning)، برمبنای کمینه یا بیشینه‌سازی «تابع هدف» (Objective Function)، عمل می‌کنند. گروهی از توابع هدف که قرار است کمینه…