标签:随机梯度 http inf course 梯度 learn 数据量 and 数据
【1】大规模数据
【2】随机梯度下降
【3】小批量梯度下降
【4】随机梯度下降的收敛
Answer:BD
A 错误。学习率太小,算法容易很慢
B 正确。学习率小,效果更好
C 错误。应该是确定阈值吧
D 正确。曲线不下降,说明学习率选的太大
【5】在线学习
【6】
Answer:BC
A 错误。随机梯度下降,J(θ)不一定每次都减小
D 错误。随机梯度下降适合大数据量任务
Answer:CD
A 错误。
B 错误。不是因为使用parallelizaion
Answer:AD
B 错误。不需要保存每次的结果
C 错误。online learning不适合固定的m
Answer:BC
AD 错误。随机梯度下降的不适合
Answer:AB
Answer:ACD
B 错误。不一定获得N倍的速度
Answer:ABC
D 错误。神经网络也可以使用map-reduce
【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 10 习题—大规模机器学习
标签:随机梯度 http inf course 梯度 learn 数据量 and 数据
原文地址:https://www.cnblogs.com/maxiaodoubao/p/10181723.html