sklearn-1.1.12随机梯度下降

最新推荐文章于 2023-06-20 10:00:00 发布
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分类专栏： T-sklearn
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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===============================================================总结如下：1、随机梯度下降算法可以看成是梯度下降算法的近似，但通常它能更快收敛；2、随机梯度算法基于单个样本训练更新权重（梯度下降算法是基于所有样本更新权重！），因此更容易跳出小范围的局部最优点；但其误差曲线不如梯度下降算法平滑；3、因为样本要随机选择，所以通常在每次迭代时...
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sklearn文档 — 1.5. 随机梯度下降
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Sklearn官方文档中文整理4——随机梯度下降和最近邻篇
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转自：https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e深入浅出--梯度下降法及其实现 六尺帐篷 关注2018.01.17 21:06 字数 3001 阅读 1210评论 2喜欢 23赞赏 1梯度下降的场景假设梯度梯度下降算法的数学解释梯度下降算法的实例梯度下降算法的实现Further reading本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解...
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