机器学习之梯度下降法

方向导数

如图，对于函数f(x,y)，函数的增量与pp’两点距离之比在p’沿l趋于p时，则为函数在点p沿l方向的方向导数。记为∂f∂l=limρ→0f(x+Δx,y+Δy)−f(x,y)ρ，其中ρ=(Δx)2+(Δy)2−−−−−−−−−−−−√。方向导数为函数f沿某方向的变化速率。

而且有如下定理：
∂f∂l=∂f∂xcosΘ+∂f∂ysinΘ

梯度

梯度是一个向量，它的方向与取得最大方向导数的方向一致，梯度的模为方向导数的最大值。某点的梯度记为
grad−→−f(x,y)=∂f∂xi→+∂f∂yj→

梯度的方向就是函数f在此点增长最快的方向，梯度的模为方向导数的最大值。

梯度下降

同样还是在线性回归中，假设函数为
h(x)=θ0+θ1x
那么损失函数为
J(θ)=12∑ni=1(h(xi)−yi)2
要求最小损失，分别对θ0θ1求偏导，
∂J(θ)∂θj=∂∂θj12∑ni=1(h(xi)−yi)2
=∑ni=1(h(xi)−yi)∂∂θj(∑nj=0(θjxj)i−yi)
=∑ni=1(h(xi)−yi)xij
那么不断通过下面方式更新θ即可以逼近最低点。
θj:=θj−α∑ni=1(h(xi)−yi)xij

其中α为learning rate，表现为下降的步伐。它不能太大也不能太小，太大会overshoot，太小则下降慢。通常可以尝试0.001、0.003、0.01、0.03、0.1、0.3。

这就好比站在一座山的某个位置上，往周围各个方向跨出相同步幅的一步，能够最快下降的方向就是梯度。这个方向是梯度的反方向。

另外，初始点的不同可能会出现局部最优解的情况，如下图：

伪代码

repeat until convergence{

θj:=θj−α∑ni=1(h(xi)−yi)xij

for every j

}

随机梯度下降

样本太大时，每次更新都需要遍历整个样本，效率较低，这是就引入了随机梯度下降。

它可以每次只用一个样本来更新，免去了遍历整个样本。

伪代码如下

repeat until convergence{

i=random(1,n)

θj:=θj−α(h(xi)−yi)xij

for every j

}

另外与随机梯度下降类似的还有小批量梯度下降，它是折中的方式，取了所有样本中的一小部分。

代码实现

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltlearning_rate = 0.0005theta = [0.7, 0.8, 0.9]loss = 100times = 100ite = 0expectation = 0.0001x_train = [[1, 2], [2, 1], [2, 3], [3, 5], [1, 3], [4, 2], [7, 3], [4, 5], [11, 3], [8, 7]]y_train = [7, 8, 10, 14, 8, 13, 20, 16, 28, 26]loss_array = np.zeros(times)def h(x):    return theta[0]*x[0]+theta[1]*x[1]+theta[2]while loss > expectation and ite < times:    loss = 0    sum_theta0 = 0    sum_theta1 = 0    sum_theta2 = 0    for x, y in zip(x_train, y_train):        sum_theta0 += (h(x) - y) * x[0]        sum_theta1 += (h(x) - y) * x[1]        sum_theta2 += (h(x) - y)    theta[0] -= learning_rate * sum_theta0    theta[1] -= learning_rate * sum_theta1    theta[2] -= learning_rate * sum_theta2    loss = 0    for x, y in zip(x_train, y_train):        loss += pow((h(x) - y), 2)    loss_array[ite] = loss    ite += 1plt.plot(loss_array)plt.show()

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