机器学习常用的一些优化算法

yinda_peng

梯度下降法

  梯度下降法可以说是非常常用的基础算法，是通过求参数的梯度，沿着负梯度方向（最速下降方向）去更新，来使得cost function取得极小。需要提醒的是，梯度下降法在目标函数是convex function时取到全局极小点，也就是最小，而当目标函数unconvex时，就可能出现陷入局部极小的情况，这时可以考虑一些其他手段，或是采用模拟退火算法、遗传算法等。

1. #梯度下降
   
2. import numpy as np
   
3. import pandas as pd
   
4. def gradient_descent(X,y,theta,rate,iter):
   
5.     m = len(y)
   
6.     for i in range(iter):
   
7.         gradient = (1/m) * X.T.dot(X.dot(theta)-y)
   
8.         theta -= rate * gradient
   
9.     return theta

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随机梯度下降

  随机梯度下降基本与梯度下降法类似，不同的点在于每次迭代只使用一个样本来计算梯度，以达到随机效果，这样做能够以更快的速度更新参数。

1. #随机梯度下降
   
2. import numpy as np
   
3. import pandas as pd
   
4. def stochastic_gradient_descent(X,y,theta,rate,iter):
   
5.     m = len(y)
   
6.     for i in range(iter):
   
7.         for j in range(m):
   
8.             gradient = X[j].T.dot(X[j].dot(theta)-y[i])
   
9.             theta -= rate * gradient
   
10.         return theta

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动量法

  动量法是在梯度下降法上加的改进，它在梯度下降的基础上引入动量项，这样让参数的下降方向不仅仅取决于当前的梯度，还取决于之前状态下的梯度，或者说取决于历史梯度，这样做的目的是什么呢？当学习率rate较大时，可能出现在极小点附近来回摆动的震荡状态，引入动量项，可以减少这种震荡来加速收敛。

1. #动量法
   
2. def momentum_gradient_descent(X,y,theta,beta,rate,iter):
   
3.     m = len(y)
   
4.     k = np.zeros_like(theta)
   
5.     for i in range(iter):
   
6.         gradient = (1/m) * X.T.dot(X.dot(theta) - y)
   
7.         k = beta * k + (1 - beta)*gradient
   
8.         theta -= rate * k
   
9.     return theta

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FishC

牛顿法
  牛顿法是一种迭代求解非线性方程的方法，也可以用于优化问题。它利用函数的一阶导数和二阶导数信息来逼近函数的局部极小值点。具体思想是，在当前点处，用函数的一阶导数和二阶导数构造一个二次函数，然后找到这个二次函数的极小值点作为下一个迭代点，如此循环迭代，直到收敛到局部极小值。
以下是一个简单的牛顿法实现：

def newtons_method(X, y, theta, iter):
    m = len(y)
    for i in range(iter):
        gradient = (1/m) * X.T.dot(X.dot(theta) - y)
        hessian = (1/m) * X.T.dot(X)
        theta -= np.linalg.inv(hessian).dot(gradient)
    return theta

遗传算法
  遗传算法是受到生物进化中“适者生存，优胜劣汰”原理启发的一种优化算法。在遗传算法中，使用一个种群来表示可能的解，通过模拟自然界中的选择、交叉和变异等操作，不断进化优秀的解。遗传算法从种群中选择出适应度高的个体，并采用交叉、变异等操作产生新的个体，经过多次迭代，逐渐找到问题的较优解。
以下是一个简单的遗传算法实现：

import random

def genetic_algorithm(population_size, gene_length, fitness_func, iter):
    population = []
    fitness_values = []
    for _ in range(population_size):
        individual = [random.randint(0, 1) for _ in range(gene_length)]
        population.append(individual)
        fitness_values.append(fitness_func(individual))

    for _ in range(iter):
        new_population = []
        new_fitness_values = []
        for _ in range(population_size):
            ind1, ind2 = random.choices(population, k=2)
            crossover_point = random.randint(1, gene_length - 1)
            child = ind1[:crossover_point] + ind2[crossover_point:]
            mutation_point = random.randint(0, gene_length - 1)
            if child[mutation_point] == 0:
                child[mutation_point] = 1
            else:
                child[mutation_point] = 0
            new_population.append(child)
            new_fitness_values.append(fitness_func(child))
        population = new_population
        fitness_values = new_fitness_values

    best_individual = population[fitness_values.index(max(fitness_values))]
    return best_individual

这些优化算法都是机器学习中常用的方法，根据具体问题和数据集的特点，选择合适的优化算法可以提高模型的学习效果。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

小甲鱼

好东西~

yinda_peng

小甲鱼 发表于 2024-3-31 19:45
好东西~

捉~甲鱼大大