2017年8月12日
【Coursera】线性回归和逻辑回归
摘要： 一、线性回归 1、批量梯度下降法 每次对参数进行一次迭代时，都要扫描一遍输入全集 算法可以收敛到局部最优值 当迭代多次之后，每次迭代参数的改变越小 2、随机梯度下降法 对于一个输入样本，对参数进行一次更新 算法通常不会收敛到局部最优值，整个过程类似在上山迂回下山，有时可能上山，有时可能下山，但算法的 阅读全文
posted @ 2017-08-12 13:43 天涯惟笑 阅读(897) 评论(0) 推荐(0)