梯度下降法

我正在学习机器学习中的梯度下降法，并在R语言中实现它。不过在实践过程中遇到一个问题：如何对数据进行特征缩放。我有一些连续值和一些二元值，它们的范围不同，导致在使用梯度下降法进行模型训练时，梯度的收敛速度很慢。我想知道该如何在R语言中对这些特征进行缩放，使得梯度下降...

作为一名初学者，我想了解如何使用梯度下降法来优化线性回归模型的参数。我已经了解了线性回归模型的基本原理，但是不知道如何通过梯度下降法来调整模型参数，以最小化损失函数并提高模型性能。我希望了解具体步骤和相关的数学原理，以便更好地应用这种优化方法。如果有经验的老师或...

我在学习深度学习时遇到了一个问题：在训练神经网络时，可能会遇到局部极小点问题，使得模型无法收敛。我知道有一些解决方法，比如在优化算法中增加随机性，比如使用随机梯度下降法，使得模型能够从局部最小点中跳出来。但是我希望能更加深入地了解这个问题以及解决方法，希望有经验...

我对逻辑回归算法进行了研究，但发现优化算法有很多种，常用的包括：梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法等。梯度下降法是简单、易于理解的算法，但需要选择合适的学习率，容易陷入局部极小值。牛顿法是一种二阶优化算法，收敛速度较快，但需要计算海森矩阵，计算量大。共轭梯度法是一种...

在神经网络中实现模型的计算优化是一个关键的挑战。我想知道对于使用哪种优化算法进行计算，比如使用随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent），使用哪种损失函数进行评估，以及在何时和何处应用正则化技术等等的问题。如果您能够提供有关这些方面的基本指导，我会很感激。同...