基于线性回归的梯度下降算法对比实验研究
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案例介绍
本项目使用Python与PyCharm，独立复现BGD、SGD、MBGD三种梯度下降算法，构建线性回归模型。本项目由我独立完成，完成数据集搭建、模型训练与可视化绘图，生成拟合散点图与损失收敛曲线，对比三种算法收敛速度与优缺点，完成误差分析与实验总结，搭建线性回归模型。项目完成数据集读取与预处理、模型训练、可视化绘图等功能；绘制拟合散点图与损失函数收敛曲线，直观对比三种算法的收敛速度，分析各自优缺点，完成模型误差计算，输出完整的实验分析结论。项目加深对机器学习基础优化算法的理解，可用于数据建模、回归预测类相关开发实训。
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本项目使用Python与PyCharm，独立复现BGD、SGD、MBGD三种梯度下降算法，构建线性回归模型。本项目由我独立完成，完成数据集搭建、模型训练与可视化绘图，生成拟合散点图与损失收敛曲线，对比三种算法收敛速度与优缺点，完成误差分析与实验总结，搭建线性回归模型。项目完成数据集读取与预处理、模型训练、可视化绘图等功能；绘制拟合散点图与损失函数收敛曲线，直观对比三种算法的收敛速度，分析各自优缺点，完成模型误差计算，输出完整的实验分析结论。项目加深对机器学习基础优化算法的理解，可用于数据建模、回归预测类相关开发实训。
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