SGDClassifier什么情况下使用Nesterov动量加速梯度下降

Nesterov动量加速梯度下降（Nesterov accelerated gradient descent，NAG）是一种优化算法，它可以在SGDClassifier中使用。当数据集非常大且样本数量非常多时，通常使用SGDClassifier进行训练。在这种情况下，Nesterov动量加速梯度下降可以提高SGDClassifier的收敛速度和稳定性，并减少震荡和振荡现象。此外，当模型的损失函数具有大量局部极小值时，Nesterov动量加速梯度下降可以帮助SGDClassifier更快地找到全局最优解。因此，当需要在大型数据集上进行高效训练时，可以考虑使用Nesterov动量加速梯度下降。