批量梯度下降法
批量梯度下降法是最原始的形式，它是指在每一次迭代時使用所有樣本來進行梯度的更新。從數學上理解如下：
（1）對目標函式求偏導：
其中 i=1,2,…,m 表示樣本數， j=0,1 表示特徵數，這裡我們使用了偏置項 x(i)0=1 。
（2）每次迭代對引數進行更新：
注意這裡更新時存在乙個求和函式，即為對所有樣本進行計算處理，可與下文sgd法進行比較。
偽**形式為：
優點：
（1）一次迭代是對所有樣本進行計算，此時利用矩陣進行操作，實現了並行。
（2）由全資料集確定的方向能夠更好地代表樣本總體，從而更準確地朝向極值所在的方向。當目標函式為凸函式時，bgd一定能夠得到全域性最優。
缺點：
（1）當樣本數目 m 很大時，每迭代一步都需要對所有樣本計算，訓練過程會很慢。
從迭代的次數上來看，bgd迭代的次數相對較少。其迭代的收斂曲線示意圖可以表示如下：
機器學習演算法 邏輯回歸
二.代價函式求解 三.sklearn 引數說明 四.常見問題 參考lr 是一種簡單 高效的常用分類模型，能處理二分類或者多分類。sigmoid 函式 對線性回歸的結果做乙個在函式g上的轉換，可以變化為邏輯回歸，這個函式g在邏輯回歸中我們一般取為sigmoid函式，形式如下 g z 11 e z g ...
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還是那句話 統計學習 模型 策略 演算法 1.模型 logistic模型是對條件概率進行了建模 雖然叫做logistic回歸，但實際上解決的是基本的二分類問題，因此可以建立上述的條件概率模型。這裡利用了sigmoid函式的特性，比之線性模型，應當是乙個更加合理的模型 2.策略 在建立好概率模型之後，...
機器學習演算法之邏輯回歸
本部分將講解機器學習演算法中最為常用的邏輯回歸演算法，該演算法的講解主要來自於andrewng deeplearning.ai中部分課程的知識結合書籍中部分數學理論知識，將以較為易懂並部分深入的講解，講解中存在大量手寫體的公式及推導。邏輯回歸演算法中有幾個基本點需要知道 首先了解下二分類演算法需要解...