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上传时间: 2020-12-25
详细说明：看这篇文章前强烈建议你看看上一篇python实现梯度下降法：
一、为什么要提出随机梯度下降算法
注意看梯度下降法权值的更新方式（推导过程在上一篇文章中有）
也就是说每次更新权值都需要遍历整个数据集（注意那个求和符号），当数据量小的时候，我们还能够接受这种算法，一旦数据量过大，那么使用该方法会使得收敛过程极度缓慢，并且当存在多个局部极小值时，无法保证搜索到全局最优解。为了解决这样的问题，引入了梯度下降法的进阶形式：随机梯度下降法。
二、核心思想
对于权值的更新不再通过遍历全部的数据集，而是选择其中的一个样本即可（对于程序员来说你的第一反应一定是：在这里需要一个随机函数来选择一个样本，不是吗？
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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