梯度下降VS随机梯度下降
摘要：
样本个数m，x为n维向量。h_theta(x) = theta^t * x梯度下降需要把m个样本全部带入计算，迭代一次计算量为m*n^2随机梯度下降每次只使用一个样本，迭代一次计算量为n^2，当m很大的时候，随机梯度下降迭代一次的速度要远高于梯度下降 阅读全文
posted @ 2014-10-15 08:48 alexanderkun 阅读(207) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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