数学建模学习(116):全面解析梯度下降算法及其在机器学习中的应用与优化

本文主要是介绍数学建模学习(116):全面解析梯度下降算法及其在机器学习中的应用与优化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

    • 1.梯度下降简介
      • 1.1 梯度下降的数学原理
      • 1.2 学习率的选择
    • 2 梯度下降变体
    • 3.梯度下降优化器
      • 3.1 动量法(Momentum)
      • 3.2 AdaGrad
      • 3.3 RMSprop
      • 3.4 Adam
      • 3.5 Python 使用不同优化器训练线性回归模型
    • 4.案例:使用梯度下降优化加利福尼亚房价预测模型
      • 4.1. 数据准备
      • 4.2. 模型训练与优化
      • 4.3. 实验结果对比
      • 4.4. 结果分析
      • 4.5. 总结

1.梯度下降简介

一种为机器学习模型奠定基础的优化算法是梯度下降法(Gradient Descent,简称GD)。梯度下降是一种简单而有效的工具,适用于训练此类模型。正如其名称所示,梯度下降涉及“向下移动”。我们在一个景观中选择一个方向,并沿着该方向采取每一步,让我们“向下走”。步长的大小取决于坡度(即梯度)的陡峭程度。在机器学习(ML)模型中,梯度下降估计误差的梯度,帮助最小化成本函数。很少有优化方法能够像梯度下降一样计算效率高。GD 还为深度学习模型的优化奠定了基础。

在参数无法通过线性代数方法解析计算的情况下,必须通过优化来搜索时,梯度下降法找到了它最好的用武之地。该算法通过沿着最陡下降方向迭代地移动来工作。在每次迭代中,模型参数(如线性回归中的系数和神经网络中的权重)都会更新。模型将持续更新其参数,直到成本函数收敛或达到最小值(即图1.1a中坡度的底部)。

在这里插入图片描述

1.1 梯度下降的数学原理

梯度下降法的目标是通过迭代的方法最小化目标函数 J ( θ

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