【摘 要】
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目前机器学习算法已经应用到社会的各个领域,如数据挖掘、信息个性化推荐和自然语言处理等,在人们的工作和生活中起到了重要作用。线性回归模型(LR)是常见的机器学习算法的一
【基金项目】
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国家自然科学基金(16K10439)
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目前机器学习算法已经应用到社会的各个领域,如数据挖掘、信息个性化推荐和自然语言处理等,在人们的工作和生活中起到了重要作用。线性回归模型(LR)是常见的机器学习算法的一种,具有使用简单,容易理解,便于执行等特点,但在加入噪声干扰的情况下模型性能会受到较大影响。LR的优化方式包括批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、小批量梯度下降(MBGD)和Adam优化器等,最终训练后的模型性能受到优化方式、学习率、噪声等诸多因素的影响。为了研究在加入高斯噪声的情况下如何选择优化器来改善LR模型的性能,使用了Py
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