收敛速度

我正在学习机器学习中的梯度下降法，并在R语言中实现它。不过在实践过程中遇到一个问题：如何对数据进行特征缩放。我有一些连续值和一些二元值，它们的范围不同，导致在使用梯度下降法进行模型训练时，梯度的收敛速度很慢。我想知道该如何在R语言中对这些特征进行缩放，使得梯度下降...

我对神经网络的批量归一化不是很了解，能否请问一下它的作用是什么呢？我听说批量归一化可以加快模型的收敛速度，同时还可以防止过拟合和提高模型的泛化能力。但是我想知道更多关于批量归一化的信息，比如什么时候应该使用它、批量大小的设置对于效果会有什么影响，以及在深度神经网...

我想了解K-均值算法的收敛速度，这个算法是用来聚类的吧，但我对它的性能表现比较疑惑。我耗费了大量时间和资源在聚类过程中，但好像得到的聚类结果并不太理想。我想了解该算法在聚类的过程中，尤其是在迭代收敛时的表现，是否存在什么限制条件，此外，有没有一些相关的优化技巧可以...

我想了解一下在R语言中，牛顿优化方法是如何实现的？我知道在机器学习中，牛顿方法是一种优化算法，可以用于求解无约束最优化问题，并具有更快的收敛速度和更高的准确性。但是我对于如何在R语言中使用牛顿方法还不是很熟悉，请有经验的朋友给予一些指导和建议。谢谢！ ...

我对逻辑回归算法进行了研究，但发现优化算法有很多种，常用的包括：梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法等。梯度下降法是简单、易于理解的算法，但需要选择合适的学习率，容易陷入局部极小值。牛顿法是一种二阶优化算法，收敛速度较快，但需要计算海森矩阵，计算量大。共轭梯度法是一种...