随机梯度下降算法

最新推荐文章于 2025-06-11 09:06:44 发布
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随机梯度下降算法通过寻找误差函数J的最大下降趋势迭代计算，目标是最小化J。文章介绍了算法思想，包括误差公式和theta值的调整，并通过实例展示了theta的更新过程。还探讨了过拟合问题及解决方案，如使用lasso回归和岭回归进行正则化。

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一、算法思想

随机梯度下降算法就是不停地寻找某个节点中下降幅度最大的那个趋势进行迭代计算，直到将数据收缩到符合要求的范围之内。

误差公式：


关键的一点是如何调整theta值，使误差函数J最小化。J函数构成一个曲面或者曲线，我们的目的是找到该曲面的最低点：


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