Lecture 13 – Gradient Descent, Feature EngineeringRecordingYouTubeSlidesslidesTypeLecture随机梯度下降和特征工程。在特征工程这一节,讲了随着模型复杂度的上升,准确率逐渐提高,但是在未知的数据上的准确率却逐渐下降,即过拟合。整体而言,讲的满基础的随机梯度下降这里讲的随机梯度下降是用一个样本来训练的,感觉有点奇怪顺便讲了一下凸函数,MSE作为损失函数必然是凸函数。梯度下降只能找到局部最优,随机梯度引入了随机性,使得有机会跳出局部最优特征工程获取领域知识编码非数值特征,onehot