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线性回归算法——小批量随机梯度下降

线性回归可以使用以下几种算法:

  1. 标准方程
  2. SVD                          (奇异值分解法)
  3. 批量梯度下降            (耗费时间大,逐步稳定地走向全局最小值)
  4. 随机梯度下降            (花费时间短,但会持续反弹,永远达不到全局最小值)
  5. 小批量随机梯度下降 (在参数空间探索时更稳定,花费时间较短

如果要训练的模型有庞大的特征数量,则应选择“梯度下降法”。

标准方程:


小批量梯度下降算法

# Scikit-Learn ≥0.20 is required
import sklearn
assert sklearn.__version__ >= "0.20"

# Common imports
import numpy as np

theta_path_mgd = []

n_iterations = 50
minibatch_size = 20

np.random.seed(42)
theta = np.random.randn(2,1)  # random initialization

t0, t1 = 200, 1000
def learning_schedule(t):
    return t0 / (t + t1)

t = 0
for epoch in range(n_iterations):
    shuffled_indices = np.ran

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