给我一个实质梯度下降算法的例子.
斯托克斯梯度下降 (SGD) 是一种优化算法,用于通过代更新模型参数来找到成本函数的最小值. 以下是使用SGD进行线性回归的例子:假设我们有一个n个观察数据集和一个线性模型: `y = b0 + b1*x`,其中b0和b1是我们想要估计的系数. 1.使用随机值来初始化系数b0和b1. 2.选择学习速度,alpha,决定每个更新的小步骤. 3.对于每个时代 (完全通过数据): a.调整数据范围. b.对于预测的原因: i.选择一个数据点 (yin,xi) 从训练集. ii.预测数据向当前最小值和b1的 converges. b1 = b0 `y + b1 = b0 `y. b1 = b0 `y. iii. 为了提高学习速度,使用小小步骤来控制学习结果. b1 = b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b0 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b0 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b0 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b0 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b0 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b0 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b0 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b1 - b) - b1 - b) - b1 - b) - b1 - b1 - b) - b1 - b1 - b) - b1 - b) - b1 - b) - b1 - b1 - b) - b1 - b) - b1 - b) - b) - b) - b1 - b1 - b1 - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - b) - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -