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推荐回答全批量在每一次对回归系数进行更新时，都要遍历整组的所有数据，这样的算法对于小的数据集来说是可行的，但是当有数以百万计的样本、数以千计的特征时，这种方法就会变得非常复杂。而随机梯度递增则是一次只使用一个采样点进行回归系数的更新，从而使算法的运算量大为降低，收敛速度也得到了明显的改善。
2022-04-02 15:02:56赞同 展开评论 打赏
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