Spark MLlib随机梯度下降法概述与实例
这篇文章主要为大家详细介绍了Spark MLlib随机梯度下降法概述与实例,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
Gradient Descent 和 Stochastic Gradient Descent(随机梯度下降法)
GradientDescent(BatchGradient)也就是梯度下降法是一种常用的的寻找局域最小值的方法。其主要思想就是计算当前位置的梯度,取梯度反方向并结合合适步长使其向最小值移动。通过柯西施瓦兹公式可以证明梯度反方向是下降最快的方向。经典的梯度下降法利用下式更新参量,其中J(θ)是关于参量...
python机器学习逻辑回归随机梯度下降法
这篇文章主要为大家介绍了python机器学习逻辑回归随机梯度下降法的详细讲解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步