随机梯度下降_以及代码实现_mini-batchGD_调整学习率---人工智能工作笔记0028

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分类专栏： 通信&并发&即时通讯 文章标签： 人工智能 梯度下降算法 随机梯度下降算法 学习率 斜率
于 2023-03-16 10:07:12 首次发布
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本文介绍了批量梯度下降和随机梯度下降两种优化算法，探讨了它们在机器学习中的应用。批量梯度下降通过全部样本计算梯度，适合大数据集但计算成本高；随机梯度下降每次仅用一个样本，速度快但可能偏离最优解。通过动态调整学习率，可以改善随机梯度下降的收敛速度。文中还提供了Python代码示例，展示了随机梯度下降的实现过程。

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

然后我们首先来看一下上一节说了,批量梯度下降处理,可以看到上面的公式

这里的thetaj: 就是下一个theta要求的,然后它 = thetaj + 阿尔法 注意阿尔法是 学习率

也就是之前我们说的,一维数据的时候 theta t+1 = theta - g .h 这里的h就是学习率,

也就是这里的阿尔法一个意思,然后后面的

这个部分是学习率.

 

批量梯度下降,其实就是,每一个theta的获取,我们都带入m个样本数据,不是一样,我们,具体说是m行n列对吧,然后,以前我们是1维的,带入的就是1个

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