學習筆記，僅供參考，有錯必糾

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文章目錄

• • 隨機梯度下降
  • • 分類
    • 回歸
    • 稀疏數據的隨機梯度下降
    • 復雜性
    • 停止準則
    • 使用貼士
    • 數學原理

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隨機梯度下降

隨機梯度下降(SGD)是一種簡單但非常有效的方法來擬合凸損失函數下的線性分類器和回歸器，如(線性)支持向量機和邏輯回歸。盡管SGD在機器學習領域已經存在了很長一段時間，但它最近才在大規模學習的背景下獲得了相當多的關注。

SGD已成功應用于文本分類和自然語言處理中經常遇到的大規模稀疏機器學習問題。考慮到數據是稀疏的，這個模塊中的分類器很容易擴展到有超過 1 0 5 10^5

總結

以上是生活随笔為你收集整理的sklearn自学指南(part24)--随机梯度下降的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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