【機器學習】【線性迴歸】梯度降低的三種方式(BGD+SGD+MSGD)以及三種調優方法(加快收斂速度)

1.梯度降低算法算法 梯度降低算法的核心思路和公式推導，能夠詳見前面的文章：梯度降低算法的核心思路和公式推導app 若是代價函數是凸函數，用梯度降低算法必定能夠求得最優解。函數 2.梯度降低的三種方式學習 在ML中，梯度降低有三種方式：spa 1）批量梯度降低(Batch Gradient  Descent，BGD).net 2）隨機梯度降低(Stochastic Gradient Descent

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