基于可视化的梯度下降算法研究

摘要：

使用梯度下降算法求解一元线性回归问题属于机器学习领域最基础的方法,了解各种梯度下降算法的思想以及优、缺点对问题的求解具有重要意义.目前,国内对于各种梯度下降算法的研究多集中于使用已有数据集,通过试验进行评价.该文从一元线性回归问题的相关理论入手,通过分析3种梯度下降算法求解一元线性回归问题的算法流程,基于可视化试验比较得出这些算法的优、缺点.结果表明,批量梯度下降算法求解效果最好,随机梯度下降算法计算速度最快,小批量梯度下降算法最灵活.

关键词：一元线性回归、可视化、梯度下降

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2023-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：16-18