随机梯度下降(Stochastic Gradient Descend, SGD)算法在大规模数据机器学习问题的使用
来源：互联网 发布：知乎回复越来越长 编辑：程序博客网 时间：2024/05/17 07:58
最近在将自己的标注算法在更大规模100k图片数量的database上延伸， 传统的参数训练方法(LR, DML）不能直接使用， 由于 pairwise 数量平方增长， 直接训练模型参数是不可取的。
参考去年以来large-scale based的文章， 发现SGD在参数获取过程中大量被使用， 已经成为工程化的基本处理流程之一。
先mark几篇理论性的科普文章， 有个大致了解
http://fuliang.iteye.com/blog/1482002
http://www.cnblogs.com/vivounicorn/archive/2012/02/24/2365328.html
另外SGD的简单工程实现(c/python接口)的， 请参考大牛Bottou教授的主页， 整个SGD实验最好在Linux下完成， windows下配置十分复杂...
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- 使用SGD(Stochastic Gradient Descent)进行大规模机器学习
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- 随机梯度下降（Stochastic gradient descent）和 批量梯度下降（Batch gradient descent ）的公式对比、实现对比
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