dJ_sgd的i可以不随机取吗？

来源：6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法

神经旷野舞者

2018-02-14

rand_i = np.random.randint(len(X_b) 可以每次都取相同的值吗？

感觉应该不可以，因为万一那个值是梯度增大的方向就错了，但是有没有可能的不是每次都增大的？

试了下，发现这样子的话，最后的J(theta, X_b, y)每次随后的结果都变化比较大，应该是乱跳了。

python可以把老师视频里的等高图和theta变化画出来吗？

写回答

2回答

liuyubobobo

2018-02-14

已采纳

可以画出来哦。不过需要更多matplotlib的知识。这个课程不涉及更多使用matplotlib的方法，有兴趣的话可以自己研究一下：）

神经旷野舞者

liuyubobobo

好啊好啊

2018-02-14

共6条回复

神经旷野舞者

提问者

2018-02-14

每次求梯度的时候，都是任取了一个i来计算梯度，其中n+1个元素的i都一样，其中i也乱序会不会有意义？

liuyubobobo

神经旷野舞者

不仅仅是计算麻烦的问题。这样做没有意义。

2018-02-14

共4条回复

Python3入门机器学习经典算法与应用

Python3+sklearn，兼顾原理、算法底层实现和框架使用。

5839 学习 · 2437 问题

相似问题

回答 1

回答 1

回答 1

回答 1

回答 1