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摘要
使用梯度下降算法求解一元线性回归问题属于机器学习领域最基础的方法，了解各种梯度下降算法的思想以及优、缺点对问题的求解具有重要意义。目前，国内对于各种梯度下降算法的研究多集中于使用已有数据集，通过试验进行评价。该文从一元线性回归问题的相关理论入手，通过分析3种梯度下降算法求解一元线性回归问题的算法流程，基于可视化试验比较得出这些算法的优、缺点。结果表明，批量梯度下降算法求解效果最好，随机梯度下降算法计算速度最快，小批量梯度下降算法最灵活。
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单位湖南环境生物职业技术学院
