梯度下降演算法推導與Python實現

在求解機器學習演算法的模型引數，即無約束優化問題時，梯度下降（gradient descent）是最常採用的方法之一，另一種常用的方法是最小二乘法。這裡就對梯度下降法做乙個完整的總結。

①梯度下降的演算法（矩陣式）推演

②梯度下降演算法的python實現

2.1 梯度下降演算法推演

(1)式為當前位置所要求的梯度函式，（2）式將其展開生成（3）式，（4）式根據跡的特質，實數的跡等於其本身。（5）（6）（7）進行簡化得到（8）式，根據公式產生式（9）(10)，帶入（8）式，生成（11）式，得出梯度。

2.2 python實現

1

import
matplotlib.pyplot as plt
2from sklearn.datasets.samples_generator import
make_blobs
3import
numpy as np45
#這裡用的案例是邏輯回歸分類
6def
sigmoid(x):
7return 1.0/(1+np.exp(-x))
89 (x, y) = make_blobs(n_samples=250, n_features=2, centers=2,
10 cluster_std=1.05, random_state=20)
1112
#為所有的theta0，新增乙個值為1的變數x0
13 x =np.c_[np.ones((x.shape[0])), x]
1415
#初始化權重theta,這裡是w
16 w = np.random.uniform(size=(x.shape[1],))
1718 losshistory =
19 a = -0.01 #
步長20
21for i in np.arange(1,100):
22 preds =sigmoid(x.dot(w))
23 error = preds -y
24 loss = np.sum(error ** 2)
2526
print("
[info] epoch #{}, loss=
".format(epoch + 1, loss))
27 gradient = x.t.dot(error) /x.shape[0]
28 w += a *gradient
2930
for i in np.random.choice(250, 10):
31 activation =sigmoid_activation(x[i].dot(w))
32 label = 0 if activation < 0.5 else 1
33print("
activation=; predicted_label={}, true_label={}
".format(
34activation, label, y[i]))
3536
plt.figure()
37 plt.scatter(x[:, 1], x[:, 2], marker="
o", c=y)
38 plt.plot(x, y, "r-"
)3940#
construct a figure that plots the loss over time
41 fig =plt.figure()
42 plt.plot(np.arange(0, 100), losshistory)
43 fig.suptitle("
training loss")
44 plt.xlabel("
epoch #")
45 plt.ylabel("
loss")
46 plt.show()

【參考資料】

1. 劉建平pinard梯度下降（gradient descent）小結

2. 梯度下降法數學推導

3. gradient descent with python

4. 簡單多元線性回歸

梯度下降演算法 梯度下降演算法公式推導

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