當資料過多時，無法將資料一次性載入到記憶體中，進行模型訓練，
因此可以使用隨機梯度下降回歸器或分類器，作為線性**器
該方法每次只是用乙個觀察點來進行引數優化，因此**使用ridge或lasso回歸到達可比較的結果之前，採用了更多的迭代，但只需要較少的記憶體和時間。
from sklearn.linear_model import sgdregressor
from sklearn.preprocessing import standardscaler
sgd = sgdregressor(loss='squared_loss', penalty='l2', alpha=0.0001, l1_ratio=0.15, n_iter=2000)
# l1_ratio=0 corresponds to l2 penalty, l1_ratio=1 to l1
# alpha constant that multiplies the regularization term. defaults to 0.0001
scaling = standardscaler()
scaling.fit(polyx)
scaled_x = scaling.transform(polyx)
print ('cv mse: %.3f' % abs(np.mean(cross_val_score(sgd, scaled_x, y, scoring='neg_mean_squared_error', cv=crossvalidation, n_jobs=1))))
均方差均值為13.066
對資料做迭代，展示演算法如何優化引數
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.cross_validation import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(scaled_x, y, test_size=0.20, random_state=2)
#作圖import matplotlib.pyplot as plt
整體的錯誤率是下降的。
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梯度下降 gd 是最小化風險函式 損失函式的一種常用方法，隨機梯度下降和批量梯度下降是兩種迭代求解思路，下面從公式和實現的角度對兩者進行分析，如有哪個方面寫的不對，希望糾正。下面的h x 是要擬合的函式，j theta 損失函式，theta是引數，要迭代求解的值，theta求解出來了那最終要擬合的函...
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