批处理梯度降低BGD与随机梯度降低SGD
梯度降低（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种经常使用方法，随机梯度降低和批量梯度降低是两种迭代求解思路，下面从公式和实现的角度对二者进行分析，若有哪一个方面写的不对，但愿网友纠正。函数 下面的h(x)是要拟合的函数，J(theta)损失函数，theta是参数，要迭代求解的值，theta求解出来了那最终要拟合的函数h(theta)就出来了。其中m是训练集的记录条数，j是参数的个数。优化 一、批量
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