機器學習系列25：隨機梯度下降算法

如今機器學習的數據集動則幾千萬或上億，如果運用我們之前學過的 Batch 梯度下降算法，就會發現效率很低，因爲在梯度下降時，每次循環都要對所有的數據進行求和，這會浪費大量的時間。有沒有更好的方法去處理大數據呢？答案是有的。我們在處理大數據時，會選擇隨機梯度下降算法（Stochastic gradient descent）。   下面是隨機梯度下降算法的代價函數： 之後是隨機梯度下降算法： 首先需要

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