隨機梯度下降的優(yōu)缺點 梯度下降法和隨機梯度下降法的區(qū)別？
梯度下降法和隨機梯度下降法的區(qū)別？梯度下降算法是一個寬泛的概念，意思是：當你優(yōu)化一個函數(shù)/分類器時，如何減少它的誤差？你不妨選擇梯度下降的方向，這很可能是最好的方向。既然你知道方向是梯度，你要走多久？
梯度下降法和隨機梯度下降法的區(qū)別？
梯度下降算法是一個寬泛的概念，意思是：當你優(yōu)化一個函數(shù)/分類器時，如何減少它的誤差？你不妨選擇梯度下降的方向，這很可能是最好的方向。既然你知道方向是梯度，你要走多久？答案是：隨機的。因此，梯度下降算法包括隨機梯度下降算法。
最小二乘法和梯度下降法有哪些區(qū)別？
我也在學習機器學習。我想出了一個簡單的解釋。我不知道這是否正確。
數(shù)學考試前，如果是選擇題，有兩種解題方法，一種是用公式正常解。一種機會主義，有選擇的嘗試，被稱為法律。
最小二乘法是正解。梯度下降是引入的方法。