課程中介紹了三種不同的梯度下降演算法，分別是批量(batch)梯度下降演算法，小批量(mini-batch)梯度下降演算法， 隨機(stochastic)梯度下降演算法：
對於小批量梯度下降，必須要將運算向量化實現才是比隨機梯度下降更好的演算法。
隨機梯度下降的前提條件是必須將樣本隨機排列，然後在依次遍歷乙個個樣本進行梯度下降演算法，過程可以如下圖表示：
map-reduce可以幫助我們應對大規模資料的運算，以批量梯度下降為例，如果有四台運算機器，就可以實現如下過程：
Coursera華盛頓大學機器學習課程總結
一 基礎匯入課程 1 回歸 房價 2 分類 亞馬遜商品評價分類 二 回歸 模型 線性回歸 l1 l2正則化回歸 最近鄰回歸和核回歸 演算法 梯度下降 座標下降 概念 損失函式 偏差 方差折中 交叉驗證 稀疏性 過擬合 模型選擇 三 分類 模型 線性分類器 邏輯回歸分類器 svm 神經網路 核 決策樹...
Coursera機器學習week10 筆記
如果我們有乙個低方差的模型，增加資料集的規模可以幫助你獲得更好的結果。我們應該怎樣應對乙個有 100 萬條記錄的訓練集？以線性回歸模型為例，每一次梯度下降迭代，我們都需要計算訓練集的誤差的平方和，如果我們的學習演算法需要有 20 次迭代，這便已經是非常大的計算代價。首先應該做的事是去檢查乙個這麼大規...
機器學習入門 Coursera
1.解決方法 無論你是mac還是windows還是linux系統，系統中都會有乙個hosts檔案。這個檔案在各系統中的位址如下。1.mac系統 private etc hosts 2.linux系統 etc hosts 3.windows系統 c windows system32 drivers e...