SGDClassifier和sgd_experimental作用一样吗

SGDClassifier是scikit-learn中的一个分类器，它使用随机梯度下降算法进行训练。而sgd_experimental是TensorFlow中的一个实验性API，它也使用随机梯度下降算法。虽然它们都使用随机梯度下降算法，但它们是不同的库，具有不同的API和实现方式。因此，它们的作用不完全相同。

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SGDClassifier（）和sgd_experimental（）作用一样吗

没有找到sgd_experimental()函数，可能是某个库的自定义函数。但是，SGDClassifier()是Scikit-learn库中的分类器模型，它使用随机梯度下降（SGD）算法进行训练，用于解决大规模和稀疏数据集的分类问题。如果sgd_experimental()是某个库的自定义函数，那么它的作用和SGDClassifier()可能相似，但具体情况需要查看函数的定义和文档说明。

SGDClassifier()和sgd_experimental()里面的学习率参数用法一样吗

SGDClassifier()和sgd_experimental()都是使用随机梯度下降（SGD）算法来求解线性模型的，因此它们的学习率参数都是用来控制每次更新模型参数时的步长大小。但是，sgd_experimental()是Scikit-learn中的实验性函数，其参数设置和用法可能会有所不同。因此，建议根据具体的使用场景和需求来选择合适的函数和参数设置。