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B站吴恩达机器学习视频笔记(8)——梯度下降_好看视频 梯度下降

好看视频 梯度下降

前言

啊,这个吴恩达老师讲这个梯度下降的方式有点吓人,又掏公式又弄三维坐标系的,其实梯度下降没有看上去那么难,视频中讲的比较专业,虽然努努力还是可以理解的,但是相对于萌新来说不太友好,有的同学可能一看这么多公式就放弃了。不过不要紧嘛,我也是萌新嘛,我给你们解释你们不就懂的容易了,萌新何必为难萌新呢。不过我还是会把吴恩达老师讲的内容放到文章最后,你们先看简单的,再看比较难的,就会很开心。

梯度下降零公式易懂版本

刚接触机器学习的同学避不开的一个专业名词就是梯度下降。顿时心里万马奔腾,其实很简单的,你先得理解概念才能看到那些公式不怂。

我们上来就要整点实际的:1. 梯度到底是啥?2. 梯度下降有啥用?3. 为啥要下降?

梯度是个啥

其实“梯度”你替换成“导数”就可以了,梯度就是目标函数的导数。以后你在书上遇到这个词就替换成“导数”就容易理解多了。

梯度下降有啥用

用问题一的解决方案,替换“梯度”为“导数”。问题变成了:导数下降干嘛的?我暂时把答案写上稍后解释:梯度下降就是用来求某个函数最小值时自变量对应取值。这个函数名字叫做损失函数(cost/loss function),直白点就是误差函数(我在上一篇文章里已经讲过,如果你忘了,没关系,在这里我会再讲一遍)。一个算法不同参数会产生不同拟合曲线,也意味着有不同的误差。损失函数就是一个自变量为算法的参数,函数值为误差值的函数梯度下降就是找让误差值最小时候算法取的参数

[敲黑板,忘记的同学我再讲一遍啊]那么什么是损失函数(误差函数)?

机器学习算法中有一类算法就是产生一条曲线来拟合现有的数据,这样子就可以实现预测未来的数据,这个专业术语叫做回归(见到回归就替换成拟合就好了)。还有另外一种类似也是产生一条曲线,但是这个曲线时用来将点分隔成两块,实现分类,在这个曲线一侧为一类另外一侧算一类。但是我怎么知道这个算法产生的拟合曲线效果好不好呢?这个东东叫做误差,预测值减去真实值最后取绝对值,没错就是这么简单粗暴~~
产生的拟合曲线并不是完全和现有的点重合,拟合曲线和真实值之间有一个误差。一个算法不同参数会产生不同拟合曲线,也意味着有不同的误差。损失函数就是一个自变量为算法的参数,函数值为误差值的函数梯度下降就是找让误差值最小时候这个算法对应的参数

梯度为啥要下降

翻译问题。按照问题一的解决方法可知:我们将“梯度为啥要下降?”这个问题翻译为:找误差函数最小值所对应的自变量,为啥要让导数的绝对值变小。我们看下图这个二次函数对应曲线就是误差函数(也就是损失函数,一般是叫损失函数,误差函数是我为了好理解说的),自变量是算法的参数,函数值是该参数下所产生拟合曲线与真实值之间的误差值。注意了,注意了,注意了:一般你看到梯度下降的公式最好想到下面这个图,对就假设误差函数就这么特殊,都是开口朝上,都是平滑的,都是只有一个导数为0的点,都是弯一下而不是弯很多下。
在这里插入图片描述
平常我们怎么求损失函数(误差函数)最小值?☞我们目标是求这个损失函数(误差函数)最小值时候对应自变量的值,也就是求曲线最低点自变量x的取值。用高中知识怎求最小值?老师说了求最值不要怂,上来求个导,然后让导函数为0时候取最值。告诉你还真就可以这么干的,简单粗暴。不过这个方法不是梯度下降,它有个很高端大气上档次的名字叫做正规方程(Normal Equation),吓到了吧这么简单的原理居然名字这么高端,所以嘛梯度下降也差不多就名字吓人而已。但是为啥这么简单粗暴容易理解,为啥还要用梯度下降呢?因为一般来说越简单粗暴的方法效率越低~正规方程在数据量大时候太慢了,就像冒泡排序那么简单为啥排序算法一般不用冒泡排序一样。敲重点了:梯度下降和这个原理类似见下面

梯度下降怎么求损失函数(误差函数)最小值?☞假如你拿着手机地图不用导航去找一个目的地怎么走?我一般是往某个方向走一段路程,然后发现好像离目的地近了,然后产生一个想法“这个方向能使得我离目的地距离更小”,然后我继续沿着这个方向走。(你就会疑问该不会梯度下降就这么做的吧,没错就是这么做的)。

按照那个图的特点,假设这个图放大1万倍,大到你不能一眼看到最小值。那么要你找最小值对应的自变量x,你怎么找??记住我们目的是为了找自变量x,记住我们目的是为了找x

你将可能会在电脑屏幕看到原先那个图的局部,按照它们单调性来分主要有这三种情况

在这里插入图片描述

  • 当你遇到情况1:单调下降,导数为负(梯度为负),要想找到函数的最小值所对应的自变量的值(曲线最低点对应x的值)怎么走?当然是水平向右滑啦,也就是让x增大,此时随着x增大,导数(梯度)的绝对值是减小的(梯度下降含义懂了吧哈哈就这个意思)
  • 当你遇到情况2:单调上升,导数为正(梯度为正),要想找到函数的自变量的值(曲线最低点对应x的值)怎么走?当然是水平向左滑啦,也就是让x减小,此时随着x减小,导数(梯度)的绝对值是减小的(也就是梯度下降)。
  • 情况3其实就是情况1和情况2的综合

综上所述:

  1. 梯度就是导数
  2. 梯度下降作用是找到函数的最小值所对应的自变量的值(曲线最低点对应x的值)。记住我们目的是为了找x.
  3. 梯度下降含义(具体操作)是:改变x的值使得导数的绝对值变小,当导数小于0时候(情况1),我们要让目前x值大一点点,再看它导数值。当导数大于0时候(情况2),我们要让目前x值减小一点点,再看它导数值。当导数接近0时候,我们就得到想要的自变量x了。也就是说找到这个算法最佳参数,使得拟合曲线与真实值误差最小。(理解这段话,就不用硬背公式啦)

这是吴恩达老师对于梯度下降的解释,可能会难懂一些,但是真的理解这些图和公式之后,理解梯度下降才更透彻一些

梯度下降法可以做什么?

在你测试集上,通过最小化代价函数(成本函数) J(w,b) 来训练的参数w和b
在这里插入图片描述
如图,在第二行给出和之前一样的逻辑回归算法的代价函数(成本函数)(上一篇文章已讲过)

梯度下降法的形象化说明

在这里插入图片描述在这个图中,横轴表示你的空间参数w 和 b ,在实践中,w可以是更高的维度,但是为了更好地绘图,我们定义 w 和b,都是单一实数,代价函数(成本函数)J(w,b)是在水平轴w和b上的曲面,因此曲面的高度就是 J(w,b)在某一点的函数值。我们所做的就是找到使得代价函数(成本函数)J(w,b)函数值是最小值,对应的参数w 和b 。

在这里插入图片描述

如图,代价函数(成本函数) J(w,b) 是一个凸函数(convex function),像一个大碗一样。

在这里插入图片描述

如图,这就与刚才的图有些相反,因为它是非凸的并且有很多不同的局部最小值。由于逻辑回归的代价函数(成本函数) J(w,b) 特性,我们必须定义代价函数(成本函数) J(w,b) 为凸函数。 初始化w和b

在这里插入图片描述

可以用如图那个小红点来初始化参数w和b ,也可以采用随机初始化的方法,对于逻辑回归几乎所有的初始化方法都有效,因为函数是凸函数,无论在哪里初始化,应该达到同一点或大致相同的点。

在这里插入图片描述
我们以如图的小红点的坐标来初始化参数w和 b。

朝最陡的下坡方向走一步,不断地迭代

在这里插入图片描述
我们朝最陡的下坡方向走一步,如图,走到了如图中第二个小红点处。

在这里插入图片描述
我们可能停在这里也有可能继续朝最陡的下坡方向再走一步,如图,经过两次迭代走到第三个小红点处。

直到走到全局最优解或者接近全局最优解的地方

通过以上的三个步骤我们可以找到全局最优解,也就是代价函数(成本函数) 这个凸函数的最小值点。

梯度下降法的细节化说明(仅有一个参数)

(这是一个二维的,较好理解些)

在这里插入图片描述

假定代价函数(成本函数)J(w)只有一个参数w,即用一维曲线代替多维曲线,这样可以更好画出图像。

在这里插入图片描述

迭代就是不断重复做如图的公式:

:=表示更新参数,

a 表示学习率(learning rate),用来控制步长(step),即向下走一步的长度

在这里插入图片描述就是函数J(w)对 w求导(derivative),在代码中我们会使用dw表示这个结果

在这里插入图片描述

对于导数更加形象化的理解就是斜率(slope),如图该点的导数就是这个点相切于J(w)的小三角形的高除宽。假设我们以如图点为初始化点,该点处的斜率的符号是正的,即

在这里插入图片描述
所以接下来会向左走一步。
在这里插入图片描述
整个梯度下降法的迭代过程就是不断地向左走,直至逼近最小值点。

在这里插入图片描述
假设我们以如图点为初始化点,该点处的斜率的符号是负的,即

在这里插入图片描述

所以接下来会向右走一步。

在这里插入图片描述

整个梯度下降法的迭代过程就是不断地向右走,即朝着最小值点方向走。

梯度下降法的细节化说明(两个参数)

逻辑回归的代价函数(成本函数)J(w,b) 是含有两个参数的。

在这里插入图片描述

δ表示求偏导符号,可以读作round

在这里插入图片描述
就是函数J(w,b)对w求偏导,在代码中我们会使用dw表示这个结果。

在这里插入图片描述 就是函数J(w,b)对b求偏导,在代码中我们会使用 db表示这个结果,

小写字母d 用在求导数(derivative),即函数只有一个参数, 偏导数符号 δ 用在求偏导(partial derivative),即函数含有两个以上的参数。

这篇文章中会用到求导和偏导的相关知识,如果不懂的话,可能要去补习下知识咯!

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