Изменения
→Пакетный градиентный спуск (Batch Gradient Descent)
[[Файл:BatchGradientDescent.PNG|420px|thumb|right|Пакетный градиентный спуск]]
Минимизировать эмпирический риск <tex>\hat{J_L}(w)</tex> можно с помощью алгоритма пакетного градиентного спуска. Последовательные оценки <tex>w_t</tex> оптимального параметра вычисляются по следующей формуле, где <tex>\gamma_t</tex> - положительное число.:
<tex> w_{t+1} = w_t - \gamma_t \bigtriangledown_w \hat{J_L}(w_t) = w_t - \gamma_t\ \frac{1}{L} \sum_{i=1}^L \bigtriangledown_w\ Q(z_i,w_t)\ </tex>
