激动芝麻
线性回归模型收敛和参数的选择
通常来讲，在训练一个模型的时候需要用一个收敛的条件来约束算法迭代的轮次，比如在Logisitc Regression中会用相邻两次迭代的损失函数差小于10e-5来控制迭代次数，为了保险同时还有限定一个最大迭代次数。 一个模型的收敛所需要的迭代次数依赖于数据本身和算法参数。 线性回归里的梯度下降算法其收敛需要的迭代次数和learning rate的关系非常密切，怎样选择一个合适参数使得能收敛
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