线性回归经常使用的优化算法是
A: 梯度下降法
B: 最优值搜索
A: 梯度下降法
B: 最优值搜索
举一反三
- 使用越先进的梯度下降法优化算法，神经网络训练结果一定越好。
- 梯度下降法是求解无约束最优化问题的一阶最优化算法
- 使用越先进的梯度下降法优化算法，神经网络训练结果一定越好。 A: 正确 B: 错误
- 随机梯度下降算法是神经网络和回归算法中最常用的调参算法，对于单变量线性回归，假定参数为w和b（截距），写出随机梯度下降算法中w和b迭代更新的公式表示。
- 关于模型的迭代优化算法下面说法错误的是: A: 当很难直接求解目标函数的极值点时,可以通过迭代逼近的方式确定参数最优解 B: 梯度下降法的参数更新搜索方向是负梯度方向 C: 梯度下降法搜索的是目标函数极小值点,因此求目标函数的极大值点不能使用梯度下降法 D: 牛顿迭代法的收敛速度很快但搜索方向构造困难,拟牛顿法是牛顿法的改进