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2024-05-12 13:48不懂，需要完整講解一下
所屬：FRM Part I > Quantitative Analysis 視頻位置 相關(guān)試題
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1個(gè)回答
黃石助教
2024-05-15 10:22
該回答已被題主采納
同學(xué)你好。Gradient descent algorithm的目的是為了找到最合適的參數(shù)，令模型的擬合程度最好（詳見(jiàn)另一條回答下，我們通常最小化的是均方誤差mean squared error）。但是模型的擬合程度也不能過(guò)高，不然就會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合。所以，在訓(xùn)練集數(shù)據(jù)中隨著擬合程度的上升需要有一個(gè)所謂的“termination condition”，也就是終止條件。這個(gè)其實(shí)不同的算法不同的軟件各有不同，一個(gè)比較主流的方法是將Gradient descent algorithm放在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中同時(shí)開(kāi)展。如果驗(yàn)證集中擬合程度也在上升，那就繼續(xù)優(yōu)化；如果驗(yàn)證集中擬合程度下降了，那就停止優(yōu)化。這個(gè)了解一下就可以了，稍微有些超綱。
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