联系方式：QQ：2747044651 网址http://zhengtuwl.com今天我们主要针对Stochastic Subgradient Methods来进行详细讲解，如果有兴趣的联系方式：QQ：2747044651 网址http://zhengtuwl.com读者，进认真和我们一起阅读下去，记得拿好纸和笔~
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首先，简单通过机器学习的例子来引入今天的话题。
上表是某地区的房屋售价数据。
线性模型如下：
y=f（w）=xw
其中，y表示价格，x表示大小。
可以拟合出一条上图的数据，但是到底哪个函数最好呢？
其实这是机器学习的入门知识，会的人应该在脑海中立马有了自己的函数构架了。
通过最小二乘回归：
square loss具有平滑性。
如果是最小绝对偏差：
absolute loss 不具有平滑性。
还有，用高维模型的话，如下：