机器学习中常见问题_几种梯度降低法

1、梯度降低法 　　在机器学习算法中，对于不少监督学习模型，须要对原始的模型构建损失函数，接下来即是经过优化算法对损失函数进行优化，以便寻找到最优的参数。在求解机器学习参数的优化算法中，使用较多的是基于梯度降低的优化算法(Gradient Descent, GD)。html 　　梯度降低法有不少优势，其中，在梯度降低法的求解过程当中，只需求解损失函数的一阶导数，计算的代价比较小，这使得梯度降低法能

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