每天30行代码——随机梯度上升算法
2017-11-26 22:27
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梯度上升算法每次更新回归系数时都要遍历整个数据集，在样本数较少时还可以，当样本数目太多时复杂度太高，所以产生了随机梯度上升算法，每次仅用一个样本点来更新回归系数。
def stocGradAscent0(dataMatrix,classLabels): m,n=shape(dataMatrix) alpha=0.01 weights=ones(n) for i in range(m): h=sigmoid(sum(dataMatrix[i]*weights)) error=classLabels[i]-h weights=weights+alpha*error*dataMatrix[i] return weights
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