在机器学习中，梯度下降是最常用的优化算法之一，它帮助我们找到损失函数的最小值。今天，让我们用Python分别实现批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）和小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）的代码！🌟
首先，批量梯度下降（Batch Gradient Descent）会使用所有训练数据来更新参数，确保每次更新都朝着全局最优方向前进，但计算量较大。接着是随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent），它只使用单个样本进行参数更新，速度快但可能不够稳定。最后是折中的小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent），它选取部分样本进行更新，兼具两者优点，是实际应用中最常用的方式！🎯
通过这些方法，我们可以更高效地训练模型，比如线性回归或神经网络。💡希望这篇文章能帮到正在学习机器学习的小伙伴们！👏 Python 机器学习 梯度下降