确定模型优化参数时通常采用最小二乘法或者梯度下降法
举一反三
- 关于线性模型下面说法错误的是() A: 线性模型能完成回归任务也能完成分类任务 B: 线性模型的参数除了权重参数必须有偏置项 C: 线性回归模型的参数常用的最小二乘法求解 D: 最小二乘的目标函数也可以通过梯度下降法迭代优化
- 二项Logistic回归模型的参数估计采用： A: 极大似然法 B: 最小二乘法 C: 梯度下降法 D: 不确定
- 编程实现梯度下降法时，首先需要确定损失函数，然后对损失函数求偏导数来计算梯度，最后通过梯度来更新模型参数。
- 编程实现梯度下降法时，首先需要确定损失函数，然后对损失函数求偏导数来计算梯度，最后通过梯度来更新模型参数。 A: 正确 B: 错误
- 下面关于梯度下降法描述正确的是 A: 梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）以及小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）。 B: 批量梯度下降法是最原始的形式，它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新。 C: 随机梯度下降法不同于批量梯度下降，是每次迭代使用一个样本来对参数进行更新。 D: 小批量梯度下降法是对批量梯度下降以及随机梯度下降的一个折中办法。更新参数时使用一部分训练样本。一般将训练样本集分成若干个batch，每个batch包含m个样本。每次更新都利用一个batch的数据，而非整个训练集。