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機(jī)器學(xué)習(xí)中的降維算法和梯度下降法
2019-03-18
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機(jī)器學(xué)習(xí)中有很多算法都是十分經(jīng)典的,比如說降維算法以及梯度下降法,這些方法都能夠幫助大家解決很多問題,因此學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)一定要掌握這些算法,而且這些算法都是比較受大家歡迎的。在這篇文章中我們就給大家重點(diǎn)介紹一下降維算法和梯度下降法。


降維算法


首先,來說一說降維算法,降維算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,其主要特征是將數(shù)據(jù)從高維降低到低維層次。在這里,維度其實(shí)表示的是數(shù)據(jù)的特征量的大小,當(dāng)特征量大的話,那么就給計(jì)算機(jī)帶來了很大的壓力,所以我們可以通過降維計(jì)算,把維度高的特征量降到維度低的特征量,比如說從4維的數(shù)據(jù)壓縮到2維。類似這樣將數(shù)據(jù)從高維降低到低維有兩個(gè)好處,第一就是利于表示,第二就是在計(jì)算上也能帶來加速。


當(dāng)然,有很多降維過程中減少的維度屬于肉眼可視的層次,同時(shí)壓縮也不會(huì)帶來信息的損失。但是如果肉眼不可視,或者沒有冗余的特征,這怎么辦呢?其實(shí)這樣的方式降維算法也能工作,不過這樣會(huì)帶來一些信息的損失。不過,降維算法可以從數(shù)學(xué)上證明,從高維壓縮到的低維中最大程度地保留了數(shù)據(jù)的信息。所以說,降維算法還是有很多好處的。


那么降維算法的主要作用是什么呢?具體就是壓縮數(shù)據(jù)與提升機(jī)器學(xué)習(xí)其他算法的效率。通過降維算法,可以將具有幾千個(gè)特征的數(shù)據(jù)壓縮至若干個(gè)特征。另外,降維算法的另一個(gè)好處是數(shù)據(jù)的可視化。這個(gè)優(yōu)點(diǎn)一直別廣泛應(yīng)用。


梯度下降法


下面我們給大家介紹一下梯度下降法,所謂梯度下降法就是一個(gè)最優(yōu)化算法,通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優(yōu)化問題最簡單和最古老的方法之一,雖然現(xiàn)在已經(jīng)不具有實(shí)用性,但是許多有效算法都是以它為基礎(chǔ)進(jìn)行改進(jìn)和修正而得到的。最速下降法是用負(fù)梯度方向?yàn)樗阉鞣较虻?,最速下降法越接近目?biāo)值,步長越小,前進(jìn)越慢。好比將函數(shù)比作一座山,我們站在某個(gè)山坡上,往四周看,從哪個(gè)方向向下走一小步,能夠下降的最快;當(dāng)然解決問題的方法有很多,梯度下降只是其中一個(gè),還有很多種方法。


在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于機(jī)器算法中的降維算法以及梯度下降法,這兩種方法是機(jī)器學(xué)習(xí)中十分常用的算法,降維算法和梯度下降法都是十分實(shí)用的,大家在進(jìn)行學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候一定要好好學(xué)習(xí)這兩種算法,希望這篇文章能夠幫助大家理解這兩種算法。

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