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...
batch gradient descent(批量梯度下降) 和 stochastic gradient descent(随机梯度下降)
批量梯度下降是一种对参数的update进行累积,然后批量更新的一种方式。用于在已知整个训练集时的一种训练方式,但对于大规模数据并不合适。随机梯度下降是一种对参数随着样本训练,一个一个的及时update的方式。常用于大规模训练集,当往往容易收敛到局部最优解。详细参见:AndrewNg的MachineL...
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
贝叶斯分类器,随机森林,梯度下载森林,神经网络相关参数的意义和data leakage
构建的每一颗树的数据都是有放回的随机抽取的(也叫bootstrap),n_estimators参数是你想设置多少颗树,还有就是在进行树的结点分裂的时候,是随机选取一个特征子集,然后找到最佳的分裂标准。贝叶斯分类器,随机森林,梯度下载森林,神经网络相关参数的意义和dataleakage的更多相关文章【...