机器学习中有哪些不同的梯度下降算法？
使用梯度下降的背后思想是在各种机器学习算法中将损失降至最低。从数学上讲，可以获得函数的局部最小值。
为了实现这一点，定义了一组参数，并且需要将它们最小化。给参数分配系数后，就可以计算误差或损失。接下来，权重被更新以确保误差最小化。除了参数，弱学习者可以是用户，例如决策树。
一旦计算出损失，就执行梯度下降，并逐步将树添加到算法中，以使损失最小。
一些示例包括线性回归中的系数参数或确保在机器学习html" target="_blank">算法中使用最佳权重。
梯度下降算法有不同类型，下面讨论其中一些。
批次梯度下降
它是一种梯度下降算法，可针对算法运行的每次迭代处理所有训练数据集。
如果训练数据的数量巨大，则批次梯度下降的计算量很大。因此，当数据集很大时，最好不要使用批量梯度下降。
在这种情况下，如果训练示例的数量很大，则首选随机梯度下降或小批量梯度下降。
随机梯度下降
该算法在每次迭代中处理一个训练样本。由于每次迭代只处理一个数据样本，因此每次迭代后都会更新参数。
与批量梯度下降相比，它更快。如果数据集中的训练样本数量很大，则开销很大。
这是因为迭代次数将很高，并且所花费的时间也将很高。
小型批次梯度下降
该梯度下降算法比批处理梯度下降和随机梯度下降更好。此处，在每个迭代中处理“ b”个示例，其中b <m。
值``m''是指数据集中训练样本的总数。值``b''是小于``m''的值。如果训练示例的数量很多，则将分批处理数据，其中每批将在一次迭代中包含“ b”个训练示例。
小型批梯度下降适用于大型训练示例，减少了迭代次数。
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