學習筆記，僅供參考，有錯必糾

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文章目錄

• • 線性模型
  • • 隨機梯度下降法(SGD)
    • 感知器(Perceptron)
    • 被動攻擊算法

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線性模型

隨機梯度下降法(SGD)

隨機梯度下降是擬合線性模型的簡單但非常有效的方法。 當樣本數量（和特征數量）非常大時，此功能特別有用。 partial_fit 方法允許在線/核心外學習。

SGDClassifier和SGDRegressor類提供了使用不同（凸）損失函數和不同懲罰來擬合線性模型以進行分類和回歸的功能。 例如，對于 loss="log"，SGDClassifier適合于邏輯回歸模型

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的sklearn自学指南(part16)--SGD,Perceptron,PassiveAggressive的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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