随机梯度下降法比共轭梯度法有哪些优势/
时间: 2023-11-10 21:35:49 浏览: 46
随机梯度下降法相对于共轭梯度法的优势包括:
1. 收敛速度更快:由于随机梯度下降法每次只计算一个样本的损失函数,因此在大规模数据集上可以更快地收敛。
2. 内存占用更少:随机梯度下降法每次只需要存储一个样本的特征和标签,因此在内存占用方面更加轻量级。
3. 可以学习非凸函数:随机梯度下降法可以通过抖动来逃离局部最小值,因此相对于共轭梯度法更适合于学习非凸函数。
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k均值聚类法比系统聚类法计算量小
是的,k均值聚类法通常比系统聚类法计算量小。这是因为k均值聚类法是一种迭代算法,它在每一次迭代中只需要计算每个点到各个簇质心的距离,然后将每个点分配到距离最近的簇中,再重新计算每个簇的质心。这个过程重复进行,直到簇分配不再发生变化或达到预设的迭代次数为止。
相比之下,系统聚类法需要计算每两个点之间的距离,然后根据距离的大小不断合并最近的两个点或簇,直到所有点或簇都被合并为一个大簇。这个过程需要计算的距离数量很大,因此其计算量通常比k均值聚类法大得多。
需要注意的是,k均值聚类法和系统聚类法都是常用的聚类分析方法,应根据具体情况选择合适的方法。例如,在样本量较大、特征较多或数据结构较为复杂的情况下,系统聚类法可能更适合,而在样本量较小、特征较少或数据结构较为简单的情况下,k均值聚类法可能更为适用。
为什么74161置数法比清零法少记一个数
74161是一种四位二进制同步计数器,它可以通过置数法和清零法两种方式进行重置。在置数法中,计数器的值可以通过设置特定的二进制值来实现重置,而在清零法中,计数器的值被设置为0来实现重置。因此,由于置数法需要设置特定的二进制值,而清零法只需要将计数器的值设置为0,所以在使用置数法时会比清零法多记一个数。