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【学习记录】python自适应线性神经元Adaline

相关重点

自适应神经元与感知机的主要区别是多了一个激活函数

梯度下降背后的逻辑：
走下坡路直到抵达局部或者全部代价最小为止
把 权重变化 定义为 负的梯度 乘 学习率

批量梯度下降：
权重更新是基于训练数据集中所有样本进行计算的，而不是在每个样本之后逐步计算的

感知机是每次训练完模型都要更新权重

学习率的选择
太小 则要经过多次迭代才能收敛到全局最低代价
太大 则会错过全局最小值

用特征缩放改善梯度下降

随机梯度下降（SGD）
对于海量数据，运行批量梯度下降的代价很大，因为向全局最小值走一步，都需要重新评估整个训练数据集
所以用随机梯度下降代替批量梯度下降

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