《Python大规模机器学习》 —2.3.2随机梯度下降

2.3.2随机梯度下降

到目前为止看到的梯度下降版本称为全批梯度下降，它通过优化整个数据集误差来工作，因此需要占用内存。非核心版是随机梯度下降(SGD)和最小批梯度下降(SGD)。

在这里，公式完全相同，但更新时每次只对一个实例更新，这样允许我们将核心数据保留在其存储区中，在内存中只进行单个处理：

其核心思想是，如果实例是随机选择，没有特定偏差，则优化将朝着目标成本最小化的方向移动。这就解释了为什么我们要讨论如何从数据流中删除任何顺序，让其尽可能随机。例如，共享单车示例中，如果随机梯度下降首先学习早期赛季的模式，然后关注夏天，接着关注秋天等等，受制于优化停止的季节，那么，模型将被调整以便能更好预测某个赛季，因为最近实例都来自那个季节。在随机梯度下降算法中，数据独立同分布（IID）会保证收敛于全局最优点。实际上，独立意味着实例无顺序分布。

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