随机梯度下降优化算法-----批量梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降
梯度下降算法是通过沿着目标函数J(θ)参数θ∈R的梯度（一阶导数）相反方向−∇θJ(θ)来不断更新模型参数来到达目标函数的极小值点（收敛），更新步长为η。有三种梯度下降算法框架，它们不同之处在于每次学习（更新模型参数）使用的样本个数，每次更新使用不同的样本会导致每次学习的准确性和学习时间 ...
原文：随机梯度下降算法
. 损失函数 在线性回归分析中，假设我们的线性回归模型为： 样本对应的正确数值为： 现在假设判别函数的系数都找出来了，那么通过判别函数G x ，我们可以预测是样本x对的值为。那这个跟实际的y的差距有多大呢 这个时候我就出来一个损失函数： 其实损失函数很容易理解，就是所有样本点的预测的值跟实际的值之间的差距的表达式而已。至于为什么有个 分数，那只是为了后面求导的时候方便约掉那个平方而已。 . 随机 ...
2016-01-31 14:48 0 6105 推荐指数：
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