Python实现随机方差缩减梯度（SVRG）算法：降低梯度估计方差与加速收敛 大家好！今天我们来聊聊一个在机器学习优化中非常重要的算法：随机方差缩减梯度（Stochastic Variance Reduced Gradient, SVRG）。在深入研究SVRG算法的Python实现之前，我们先来理解一下为什么需要它，以及它解决了什么问题。 1. 机器学习优化面临的挑战 机器学习模型的训练本质上是一个优化问题。我们需要找到一组参数，使得模型在训练数据上的损失函数最小化。常用的优化算法包括： 批量梯度下降 (Batch Gradient Descent, BGD): 每次迭代使用全部训练数据计算梯度，收敛稳定，但计算量大，尤其是在数据量巨大的情况下。 随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD): 每次迭代只使用一个样本计算梯度，计算速度快，但梯度估计方差大，导致收敛不稳定，容易在最优解附近震荡。 小批量梯度下降 (Mini-batch Gradient Descent): 介于BGD和SGD之间，每次迭代使用一小部分样本计算梯度，兼顾了计算速度和收敛 …
MySQL高级函数之：`VARIANCE()`：其在方差计算中的应用。
好的，我们开始。 MySQL高级函数之：VARIANCE()：方差计算深度解析 今天我们来深入探讨MySQL中的高级函数VARIANCE()，它在方差计算中扮演着重要的角色。我们将从方差的基本概念出发，逐步深入到VARIANCE()函数的语法、用法、注意事项，以及在实际场景中的应用，并与其他相关函数进行比较。 1. 方差的基本概念 在统计学中，方差（Variance）是衡量一组数据离散程度的重要指标。它反映了数据集中每个数值与数据集平均值之间的偏离程度的平均水平。方差越大，表示数据越分散；方差越小，表示数据越集中。 具体而言，方差的计算公式如下： 方差 = Σ(xi – μ)^2 / (N – 1) 或者 Σ(xi – μ)^2 / N 其中： xi：数据集中的第i个数值 μ：数据集的平均值 N：数据集的大小（样本数量） 注意：这里涉及到两个版本公式，区别在于分母是N还是N-1。 总体方差： 分母是N，适用于计算整个总体的方差。 样本方差： 分母是N-1，适用于从总体中抽取的样本，并用样本来估计总体方差。使用N-1是为了得到总体方差的无偏估计。 2. VARIANCE()函数的语法和用 …