sklearn-1.1.12随机梯度下降

1.1.12.随机梯度下降

随机梯度下降是拟合简单线性模型中非常有效的方法。当样本的数量（以及特征的数量）非常大的时候非常有用。partial_fit只允许外核学习。

SGDClassifier和SGDRegressor类提供了不同的（凸）损失函数和惩罚值来拟合用于分类和回归的模型。例如：当loss=log时，SGDClassifer适合逻辑回归模型，而loss=hinge它就适合线性的支持向量机（SVM）.

参考：

随机梯度下降