1）何为随机梯度下降

  • 优化方法
  • 迭代更新，来寻找函数全局最优解的方法
  • 与最小二乘法相比：适用于变量众多，模型更复杂

2）梯度

  • 变化最快，“陡峭”
  • 通过函数表达式来衡量梯度

3）随机梯度下降原理推导过程

4）随机梯度下降的优点

  • 计算量更小
  • 擅长大量样本
  • 学习率决定了算法速度

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