深入探讨梯度下降：优化机器学习的关键步骤（三）
🍀引言随机梯度下降是一种优化方法，主要作用是提高迭代速度，避免陷入庞大计算量的泥沼。在每次更新时，随机梯度下降只使用一个样本中的一个例子来近似所有的样本，来调整参数，虽然不是全局最优解，但很多时候是可接受的。前两篇主要介绍了一下批量梯度下降，本节前部分主要介绍一下随机梯度下降...
深入探讨梯度下降：优化机器学习的关键步骤（二）
🍀引言承接上篇，这篇主要有两个重点，一个是eta参数的调解；一个是在sklearn中实现梯度下降在梯度下降算法中，学习率（通常用符号η表示，也称为步长或学习速率）的选择非常重要，因为它直接影响了算法的性能和收敛速度。学习率控制了每次迭代中模型参数更新的幅度。以下是学习率...
深入探讨梯度下降：优化机器学习的关键步骤（一）
🍀引言在机器学习领域，梯度下降是一种核心的优化算法，它被广泛应用于训练神经网络、线性回归和其他机器学习模型中。本文将深入探讨梯度下降的工作原理，并且进行简单的代码实现🍀什么是梯度下降？梯度下降是一种迭代优化算法，旨在寻找函数的局部最小值（或最大值）以最小化...
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