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機器學習系列25:隨機梯度下降算法
時間 2021-01-13
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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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