使用随机梯度算法对高斯核模型进行最小二乘学习法

最新推荐文章于 2023-04-10 00:42:44 发布
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原文链接：https://my.oschina.net/magicalee/blog/1518232
本文介绍了使用随机梯度下降法对线性模型进行最小二乘学习的具体步骤,包括初始化参数θ,随机选取样本,根据梯度方向更新θ直至收敛等关键环节。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用随机梯度算法对线性模型进行最小二乘学习法的算法流程：

①. 给θ以适当的初值。

②. 随机选择一个训练样本（例如，选择顺序为 的训练样本（ ， ））。

③. 对于选定的训练样本，采用使其梯度下降的方式，对参数θ进行更新。

在这里， 是名为学习系数的无穷小正标量，表示梯度下降的步幅。 是顺序为 的训练样本相对应的训练平方误差的梯度，表示梯度下降的方向。

④．直接解 达到收敛精度为止，重复上述②、③步的计算。

转载于:https://my.oschina.net/magicalee/blog/1518232

chouhe6679
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