掌握Spark机器学习库-07-随机梯度下降
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
posted on 2018-10-14 21:42 moonlight.ml 阅读(508) 评论(0) 编辑 收藏 举报
1)何为随机梯度下降
2)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
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