【機(jī)器學(xué)習(xí)筆記(二)】之梯度下降公式介紹

一. 梯度下降

? ? ? ?我們的目標(biāo)是預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的差距越小越好揩懒,由此可以設(shè)置目標(biāo)函數(shù)為:J(\theta) = \frac{1}{2m}\sum_{i-1}^{m}(y^{i} - h_{0}(x^{i}))^{2}
? ? ? ?上式中什乙,平方項(xiàng)內(nèi)為真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的差值,目標(biāo)函數(shù)為差值的平方的均值已球。
? ? ? ?思考:目標(biāo)函數(shù)值越小越好淋袖,即求取目標(biāo)函數(shù)的最小值點(diǎn)官还。通過(guò)梯度下降一點(diǎn)一點(diǎn)地求取。

1.批量梯度下降

\frac{\partial J(\theta)}{\partial \theta_{j}} = -\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(y^{i} - h_{\theta}(x^{i}))x_{j}^{i} $$$$\theta_{j}^{'} = \theta_{j} + \frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(y^{i} - h_{\theta}(x^{i}))x_{j}^{i}

? ? ? ?上式第一個(gè)式子為目標(biāo)函數(shù)對(duì)θ求偏導(dǎo),求得均值梯度忱辅,上式第二個(gè)式子即利用左邊計(jì)算出的梯度值辆雾。
優(yōu)缺點(diǎn):容易得到最優(yōu)解隆判,但是由于每次計(jì)算需考慮所有樣本举哟,計(jì)算速度很慢。

2.隨機(jī)梯度下降

\theta_{j}^{'} = \theta_{j}+(y^{i} - h_{\theta}(x^{i}))x_{j}^{i}

? ? ? ?隨機(jī)尋找一個(gè)樣本馍忽,計(jì)算梯度棒坏。
? ? ? ?優(yōu)缺點(diǎn):迭代速度快,但不一定每次都朝著收斂的方向遭笋。

3.小批量梯度下降法

\theta_{j}:= \theta_{j} - \alpha \frac{1}{10}\sum_{k=i}^{i+9}(h_{\theta}(x^{(k)}) - y^{(k)})x_{j}^{(k)}

? ? ? ?每次更新選擇一小部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)算坝冕。
? ? ? ?優(yōu)缺點(diǎn):速度折中,方向準(zhǔn)確度折中瓦呼。

二. 學(xué)習(xí)率

? ? ? ?即步長(zhǎng)喂窟,每次前進(jìn)的距離,一般設(shè)置的很小央串,如0.001磨澡。
如何設(shè)置
? ? ? ?一般從小的值開始质和,如果效果不好稳摄,再取消一些。

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