1)何为随机梯度下降

  • 优化方法
  • 迭代更新,来寻找函数全局最优解的方法
  • 与最小二乘法相比:适用于变量众多,模型更复杂

2)梯度

  • 变化最快,“陡峭”
  • 通过函数表达式来衡量梯度

3)随机梯度下降原理推导过程

4)随机梯度下降的优点

  • 计算量更小
  • 擅长大量样本
  • 学习率决定了算法速度

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