更高效的隨機梯度降低(Incremental gradient descent)法的嘗試
梯度降低法被用於求解局部最小值的基本方法，有幾種形式：BGD(Batch gradient descent)，SGD（Stochastic gradientdescent），MBGD（Mini-batch gradient descent）。另外還有一種更高效的方法牛頓法。牛頓法在提升效率上的代價，是在每一次迭代計算中要計算Cost Function的Heissian矩陣的逆矩，這對於數據量較大的
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