《机器学习实战》里面提到了梯度上升，有点懵，我只听说过梯度下降。
梯度上升算法又是什么意思？和梯度下降是什么关系？
2个回答
其实就是一回事
我正好看过那一段
对于损失函数，我们要求最小值，所以是梯度下降（梯度的反方向）
对于似然函数，我们要求最大值，所以是梯度上升（梯度的同方向）
本质都是利用梯度来解最值
曾经是科比
2018-03-12 21:55
要求最小值(如loss function)的时候，用梯度下降
要求最大值(如score function)的时候，用梯度上升
sasa
2018-03-16 01:35
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