线性回归 梯度下降
2018-08-13
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多元线性回归梯度下降法
梯度下降法是一种通用的优化算法，尤其适用于机器学习中找到最优解。与解析解法不同，它不局限于特定情况，能在数据规模较大时依然有效。该方法通过迭代逐步接近最优解，每次迭代利用损失函数的梯度信息调整参数。学习率是控制参数更新幅度的关键因素，太大会导致发散，太小则收敛慢。全量梯度下降每次使用所有样本更新，收敛稳定但速度慢；随机梯度下降每次仅用一个样本，速度快但可能产生较大波动；小批量梯度下降取两者之间，以一定的样本批量进行更新，兼顾速度和稳定性。
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