sklearn-1.1.12随机梯度下降

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本文介绍了随机梯度下降(SGD)这一高效的线性模型拟合方法。尤其适用于大规模数据集和高维特征的情况。文中详细解释了如何使用SGDClassifier和SGDRegressor进行分类和回归任务，并举例说明不同损失函数的应用场景。

1.1.12.随机梯度下降

随机梯度下降是拟合简单线性模型中非常有效的方法。当样本的数量（以及特征的数量）非常大的时候非常有用。partial_fit只允许外核学习。

SGDClassifier和SGDRegressor类提供了不同的（凸）损失函数和惩罚值来拟合用于分类和回归的模型。例如：当loss=log时，SGDClassifer适合逻辑回归模型，而loss=hinge它就适合线性的支持向量机（SVM）.

参考：

随机梯度下降

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