三種梯度下降算法的區別(BGD, SGD, MBGD)
前言 我們在訓練網絡的時候經常會設置 batch_size，這個 batch_size 究竟是做什么用的，一萬張圖的數據集，應該設置為多大呢，設置為 1、10、100 或者是 10000 究竟有什么區別呢？ 批量梯度下降(Batch Gradient Descent，BGD) 梯度下降 ...
原文：監督學習——隨機梯度下降算法（sgd）和批梯度下降算法（bgd）
線性回歸 首先要明白什么是回歸。回歸的目的是通過幾個已知數據來預測另一個數值型數據的目標值。 假設特征和結果滿足線性關系，即滿足一個計算公式h x ，這個公式的自變量就是已知的數據x，函數值h x 就是要預測的目標值。這一計算公式稱為回歸方程，得到這個方程的過程就稱為回歸。 假設房子的房屋面積和卧室數量為自變量x，用x 表示房屋面積，x 表示卧室數量 房屋的交易價格為因變量y，我們用h x 來表示 ...
2018-02-20 16:55 0 20742 推薦指數：
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【Scikit-Learn 中文文檔】隨機梯度下降 - 監督學習 - 用戶指南 | ApacheCN
中文文檔: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/sgd.html 英文文檔: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/modules/sgd.html 官方文檔: http ...
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1. 損失函數 在線性回歸分析中，假設我們的線性回歸模型為： 樣本對應的正確數值為： 現在假設判別函數的系數都找出來了，那么通過判別函數G(x)，我們可以預測是樣本x對的值為。那這個跟 ...
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梯度下降算法是通過沿着目標函數J(θ)參數θ∈R的梯度（一階導數）相反方向−∇θJ(θ)來不斷更新模型參數來到達目標函數的極小值點（收斂），更新步長為η。有三種梯度下降算法框架，它們不同之處在於每次學習（更新模型參數）使用的樣本個數，每次更新使用不同的樣本會導致每次學習的准確性和學習時間 ...