梯度下降 隨機梯度下降 批量梯度下降
梯度下降（GD）
梯度的本意是一個向量，表示某一函數在該點處的方向導數沿著該方向取得最大值，導數對應的是變化率
即函數在該點處沿著該方向變化最快，變化率最大（為該梯度的模）
隨機梯度下降（SGD）：每次叠代隨機使用一組樣本
針對BGD算法訓練速度過慢的缺點，提出了SGD算法，普通的BGD算法是每次叠代把所有樣本都過一遍，每訓練一組樣本就把梯度更新一次。而SGD算法是從樣本中隨機抽出一組，訓練後按梯度更新一次，然後再抽取一組，再更新一次，在樣本量及其大的情況下，可能不用訓練完所有的樣本就可以獲得一個損失值在可接受範圍之內的模型了。
批量隨即下降（BGD）：每次叠代使用所有樣本
在深度學習中 數據量非常大時，使用所有樣本耗費時將會很長
資料1
梯度下降 隨機梯度下降 批量梯度下降
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對於梯度下降法 如果訓練樣本集特別大（假設為樣本3億：表示在美國大學3億人口，因此美國的人口普查擁有這樣數量級的資料），如果想用這些資料去擬合一個線性迴歸模型，那麼需要對著3億資料進行求和，計算量太大了，這種梯度下降也被稱為批量地圖下降法，（批量：表示每次我們都要同事考慮所有訓練樣本，我們
隨機梯度下降法，批量梯度下降法和小批量梯度下降法以及程式碼實現
前言 梯度下降法是深度學習領域用於最優化的常見方法，根據使用的batch大小，可分為隨機梯度下降法（SGD）和批量梯度下降法（BGD）和小批量梯度下降法（MBGD），這裡簡單介紹下並且提供Python程式碼演示。 如有謬誤，請聯絡指正。轉載請註明出處。 聯
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梯度下降、隨機梯度下降、批量梯度下降
前言 最近實驗集體學習機器學習，其中涉及到梯度下降及其變體，不是很清楚，看了好多資料和部落格。在這裡整理總結一下。如果哪裡寫得不對，請大家指正。 一、批量梯度下降（BGD） 梯度下降是機器學習中應用最廣泛的優化演算法，也是最常見的優化演算法。
batch gradient descent（批量梯度下降） 和 stochastic gradient descent（隨機梯度下降）
批量梯度下降是一種對引數的update進行累積，然後批量更新的一種方式。用於在已知整個訓練集時的一種訓練方式，但對於大規模資料並不合適。 隨機梯度下降是一種對引數隨著樣本訓練，一個一個的及時update的方式。常用於大規模訓練集，當往往容易收斂到區域性最優解。 詳細參見：Andrew Ng 的Machine
梯度下降算法對比（批量下降/隨機下降/mini-batch）
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梯度下降法、隨機梯度下降法、批量梯度下降法及牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法
引言 李航老師在《統計學習方法》中將機器學習的三要素總結為：模型、策略和演算法。其大致含義如下： 模型：其實就是機器學習訓練的過程中所要學習的條件概率分佈或者決策函式。 策略：就是使用一種什麼樣的評價，度量模型訓練過程中的學習好壞的方法，同時根據這個方
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梯度下降 隨機梯度下降 演算法
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演算法理論 為了實現監督學習，假設對於因變數y有自變數x1x2，則有y=θ1x1+θ2x2+θ0 θ0是偏移量，令θ0=1，得到： 我們再定義誤差函式j(θ)（係數為1/2是用來消去後面的2）來表示h(x)與y的接近程度： 目的是使誤差函式最小，需要求得使誤差函式最小
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