📚 监督学习 | 🚀随机梯度下降算法(SGD) & 批梯度下降算法(BGD)

导读 在机器学习领域,监督学习是基础且重要的方法之一。它通过已标注的数据训练模型,使其能够预测未知数据的结果。而在优化过程中,两种经典算...

在机器学习领域,监督学习是基础且重要的方法之一。它通过已标注的数据训练模型,使其能够预测未知数据的结果。而在优化过程中,两种经典算法脱颖而出:随机梯度下降(SGD)和批梯度下降(BGD)。它们就像学习路上的两位“教练”,各有特点。

🎯 批梯度下降(BGD)

BGD是一种稳扎稳打的方式,每次更新参数时使用全部训练样本,确保每一步都朝着全局最优方向前进。然而,它的缺点也很明显——计算量大,尤其是在面对海量数据时效率较低,仿佛背着沉重的行囊爬山。

🏃‍♀️ 随机梯度下降(SGD)

相比之下,SGD更灵活高效,仅用单个样本进行参数更新,速度快如闪电!但它的路径可能不够平稳,容易在最优解附近震荡。尽管如此,这种灵活性让它成为大规模数据集的理想选择,像是在迷雾中快速找到方向。

💡 总结来说,BGD适合小规模问题,而SGD更适合大数据场景。两者结合使用,则能扬长避短,让模型训练更加游刃有余!✨