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scikit学习库中sgd分类与sgd求解器的LogisticRegregation
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<p>scikit learn library有以下看起来类似的分类器:</p> <ul> <li>Logistic回归分类器有不同的求解器,其中一个 是“sgd”</li> </ul> <p><a href="http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression" rel="noreferrer">http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression</a></p> <ul> <li>它还有一个不同的分类器“SGD分类器”和损失 logistic回归的参数可以称为“log”。</li> </ul> <p><a href="http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.SGDClassifier.html#sklearn.linear_model.SGDClassifier" rel="noreferrer">http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.SGDClassifier.html#sklearn.linear_model.SGDClassifier</a></p> <p>它们本质上是相同的还是不同的?如果它们是不同的,那么它们之间的实现有多大的不同?考虑到逻辑回归问题,你如何决定使用哪一个?</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>所有的线性分类器(SVM,逻辑回归,a.o.)都可以使用sgd:随机梯度下降</p>
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