sklearn自学指南(part16)--SGD,Perceptron,PassiveAggressive

学习笔记，仅供参考，有错必纠

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文章目录

• • 线性模型
  • • 随机梯度下降法(SGD)
    • 感知器(Perceptron)
    • 被动攻击算法

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线性模型

随机梯度下降法(SGD)

随机梯度下降是拟合线性模型的简单但非常有效的方法。 当样本数量（和特征数量）非常大时，此功能特别有用。 partial_fit 方法允许在线/核心外学习。

SGDClassifier和SGDRegressor类提供了使用不同（凸）损失函数和不同惩罚来拟合线性模型以进行分类和回归的功能。 例如，对于 loss="log"，SGDClassifier适合于逻辑回归模型

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总结

以上是生活随笔为你收集整理的sklearn自学指南(part16)--SGD,Perceptron,PassiveAggressive的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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