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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，同時壓縮也不會帶來信息的損失。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，可以將具有幾千個特征的數(shù)據(jù)壓縮至若干個特征。另外，降維算法的另一個好處是數(shù)據(jù)的可視化。這個優(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)樗阉鞣较虻模钏傧陆捣ㄔ浇咏繕?biāo)值，步長越小，前進(jìn)越慢。好比將函數(shù)比作一座山，我們站在某個山坡上，往四周看，從哪個方向向下走一小步，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，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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