必備的庫
**實現
# 得到隨機梯度下降的物件，eta0指定學習率，就是每次跳躍的幅度
sgd = sgdregressor(eta0=0.2)
# 訓練
sgd.fit(x, y)
# 得出模型的效果
print(f"r^2值：")
必要的包
**實現
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import sgdregressor
from sklearn.pipeline import pipeline
from sklearn.preprocessing import standardscaler, minmaxscaler
# **資料集得到訓練集與測試集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25, random_state=0)
# 使用流水線（我們的訓練集和測試集都需要資料標準化，故而流水線更加的方便）
pipeline = pipeline([("ss", standardscaler()), ("sgd", sgdregressor(eta0=0.01, max_iter=100))])
# 訓練
pipeline.fit(x_train, y_train)
# 對於訓練集和測試集進行評分
print(pipeline.score(x_train, y_train))
print(pipeline.score(x_test, y_test))
機器學習（九）梯度下降演算法
梯度 是乙個向量，其方向上的方向導數最大，其大小正好是此最大方向導數。關於梯度的更多介紹請看 如何直觀形象的理解方向導數與梯度以及它們之間的關係？乙個標量函式 的梯度記為 在三維直角座標系中表示為 梯度下降法 英語 gradient descent 是乙個一階最優化演算法，通常也稱為最速下降法。要使...
機器學習（二） 梯度下降法
前言 在上篇博文機器學習 一 中，最後我們提到，通過計算代價函式j 是否收斂於最小值來確定假設函式的引數 進而訓練出機器學習中的線性回歸演算法，那麼如何來找到使得j 最小話的引數 呢，本篇博文將介紹一種常用的方法，梯度下降法來確定引數 值。一 對於單特徵線性回歸，梯度下降法的演算法如下 repeat...
機器學習演算法（四） 梯度下降法
在對模型優化時，希望通過梯度下降法使得模型的損失函式降低。目前主要的梯度下降法有sgd momentum adagrad rmsprop adam幾種，接下來將詳細討論這幾種方法以及他們的優缺點。隨機選取乙個樣本的損失來近似整體樣本的平均損失，sgd在進行引數更新時的計算方式為 t t 1 gt t...