批量梯度下降(Batch Gradient Descent):在每次迭代中使用所有训练样本计算梯度。 小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent):在每次迭代中使用一小部分训练样本计算梯度。 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD):在每次迭代中只使用一个训练样本计算梯度。 每种类型的梯度下降都有其优缺点,具体选择哪种类型...
# initialize parametersw_init =0b_init =0# some gradient descent settingsiterations =10000tmp_alpha =1.0e-2# run gradient descentw_final, b_final, J_hist, p_hist = gradient_descent(x_train ,y_train, w_init, b_init, tmp_alpha, iterations, compute_cost, compute_gradient)print(f"(w,...
defgradient_descent(X, y, learning_rate, num_iterations):# 初始化权重向量weights=np.zeros(X.shape[1])# 计算样本数量m=X.shape[0]foriteration in range(num_iterations):# 计算预测值predictions=np.dot(X, weights)# 计算误差errors=predictions - y# 计算梯度并...
使用decay的梯度下降法Python实现代码如下: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 目标函数:y=x^2def func(x): return np.square(x)# 目标函数一阶导数:dy/dx=2*xdef dfunc(x): return 2 * xdef GD_decay(x_start, df, epochs, lr, decay): """ 带有学习率衰减因子的梯度下降法。
import numpy as np import random # m denotes the number of examples here, not the number of features def gradientDescent(x, y, theta, alpha, m, numIterations): xTrans = x.transpose() for i in range(0, numIterations): hypothesis = np.dot(x, theta) loss = hypothesis - y # avg ...
随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)为传统梯度下降方法增添了一些新意。术语‘随机’指的是与随机概率相关的系统或过程。因此,这种随机性被引入到梯度计算的方式中,与标准梯度下降相比,显著改变了其行为和效率。 在传统的批量梯度下降中,你需要计算整个训练集的损失函数梯度。可以想象,对于大型数据集而言,这...
随机梯度下降(Stochastic gradient descent) 随机梯度下降算法每次从训练集中随机选择一个样本来进行迭代,即: 随机梯度下降算法每次只随机选择一个样本来更新模型参数,因此每次的学习是非常快速的,并且可以进行在线更新。 随机梯度下降最大的缺点在于每次更新可能并不会按照正确的方向进行,因此可以带来优化波动(扰动)。不过...
梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函数和模型参数值。
Before you apply gradient_descent(), you can add another termination criterion:Python 1import numpy as np 2 3def gradient_descent( 4 gradient, start, learn_rate, n_iter=50, tolerance=1e-06 5): 6 vector = start 7 for _ in range(n_iter): 8 diff = -learn_rate * gradient(vector)...
批量梯度下降(Batch gradient descent)每次迭代都用所有训练样本。随机梯度下降(Stochastic gradientdescent,SGD)每次迭代都用一个训练样本,这个训练样本是随机选择的。当训练样本较多的时候,随机梯度下降法比批量梯度下降法更快找到最优参数。批量梯度下降法一个训练集只能产生一个结果。而SGD每次运行都会产生不同的结果。