機器學習中常見問題_幾種梯度降低法

1、梯度降低法 　　在機器學習算法中，對於不少監督學習模型，須要對原始的模型構建損失函數，接下來即是經過優化算法對損失函數進行優化，以便尋找到最優的參數。在求解機器學習參數的優化算法中，使用較多的是基於梯度降低的優化算法(Gradient Descent, GD)。html 　　梯度降低法有不少優勢，其中，在梯度降低法的求解過程當中，只需求解損失函數的一階導數，計算的代價比較小，這使得梯度降低法能

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