Fed SGD算法是谁提出的

Federated SGD（Federated Stochastic Gradient Descent）算法最初由Google的机器学习研究员H. Brendan McMahan等人在2017年提出。该算法是一种分布式机器学习算法，可以在不将用户数据集中到一个中央服务器的情况下，对分布式设备上的本地数据进行训练，从而保护用户隐私。

相关问题

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SGD（Stochastic Gradient Descent）是一种用于优化问题的迭代算法，它常被用于训练机器学习模型。Matlab中也提供了SGD算法的实现。

SGD算法的基本思想是通过迭代更新模型参数，使损失函数的值逐渐降低。与传统的梯度下降算法不同的是，SGD每次迭代只使用一个样本进行参数更新，从而减少计算量。这种随机性使得SGD算法的收敛速度更快。

Matlab中可通过使用SGDClassifier和SGDRegressor函数来实现SGD算法。其中SGDClassifier用于分类问题，SGDRegressor用于回归问题。这些函数可以设置很多参数，如损失函数、正则化项、学习率等。

在使用SGD算法时，我们需要先定义一个损失函数，并通过调用SGD函数进行训练。训练过程中会进行多次迭代，每次迭代都会随机选择一个样本进行参数更新。通过不断迭代，模型参数会逐渐趋于最优值。

需要注意的是，SGD算法对数据的预处理非常重要。由于每次迭代只使用一个样本，所以数据的标准化、归一化等操作是必要的。

总之，SGD算法是一种有效的优化算法，适用于大规模数据集和高维特征的情况。Matlab提供了方便的函数来实现SGD算法，帮助我们解决机器学习问题。

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SGD算法是一种随机梯度下降算法，用于优化目标函数。在Matlab中，可以使用sgd_matlab函数来实现类似于SGD的梯度下降方法。与传统的SGD不同，sgd_matlab使用简单的GD，并将计算（噪声）梯度的责任委托给目标函数。如果你是第一次接触Matlab，可能会遇到一些困惑，但是通过学习和实践，你会逐渐掌握这个工具的使用方法。