【Sklearn】基于隨機梯度下降算法的數據分類預測（Excel可直接替換數據）
- 1.模型原理
- 2.模型參數
- 3.文件結構
- 4.Excel數據
- 5.下載地址
- 6.完整代碼
- 7.運行結果
1.模型原理
隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）是一種優化算法，用于訓練模型的參數以最小化損失函數。在分類任務中，SGD也可以用于訓練分類模型。下面是SGD分類預測的模型原理和數學公式的概述。
模型原理
SGD分類器是基于線性模型的分類器，它使用隨機梯度下降優化算法來訓練模型參數，以最小化損失函數。SGD分類器根據特征的線性組合進行分類，并為每個類別分配一個權重。輸入特征經過權重相加并加上截距，然后通過一個閾值函數（如sigmoid函數）將結果映射到一個概率值，用于分類預測。
數學公式
給定訓練集 X X
連接MySQL數據庫)
 macOS Platform)
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