Python의 확률적 경사 하강 알고리즘은 무엇입니까?

Python의 확률적 경사하강법 알고리즘은 무엇인가요?

확률적 경사하강법 알고리즘은 기계 학습 모델을 최적화하는 데 사용되는 일반적인 알고리즘입니다. 그 목적은 손실 함수를 최소화하는 것입니다. 이 알고리즘을 "무작위"라고 부르는 이유는 모델을 훈련할 때 국소 최적 상태에 빠지는 것을 방지하기 위해 무작위화를 사용하기 때문입니다. 이번 글에서는 확률적 경사하강법 알고리즘의 작동 원리와 이를 파이썬에서 구현하는 방법을 소개하겠습니다.

경사 하강 알고리즘은 손실 함수를 최소화하는 데 사용되는 반복 알고리즘입니다. 각 반복에서 현재 매개변수를 손실 함수의 음의 기울기 쪽으로 조금씩 이동합니다. 이 프로세스는 특정 중지 조건에 도달할 때까지 계속됩니다.

코드 예:

# 随机梯度下降算法实现
def stochastic_gradient_descent(X, y, alpha=0.01, iterations=100):
    m, n = X.shape
    theta = np.zeros(n)
    for i in range(iterations):
        rand_idx = np.random.randint(m)
        xi = X[rand_idx]
        yi = y[rand_idx]
        hypothesis = np.dot(xi, theta)
        loss = hypothesis - yi
        gradient = np.dot(xi.T, loss)
        theta -= alpha * gradient
    return theta

위 코드에서는 확률적 경사하강법 알고리즘을 사용하여 데이터 세트 X와 대상 변수 y 사이의 선형 회귀 모델의 매개변수 세타를 해결했습니다. 구체적으로, 각 반복마다 데이터 세트에서 데이터 샘플 행 xi와 해당 목표 값 yi를 무작위로 선택하고 현재 세타로 예측한 값과 실제 값 사이의 오류를 계산합니다. 그런 다음 각 특성에 대한 이 오류의 미분을 계산한 다음 여기에 학습률 알파를 곱하여 현재 세타의 변화를 얻습니다. 마지막으로 이 변경 사항을 현재 세타에 적용하여 업데이트된 세타 값을 얻습니다.

동시에 확률적 경사하강법 알고리즘은 배치 경사하강법 알고리즘보다 더 적은 컴퓨팅 리소스를 필요로 한다는 점에도 유의해야 합니다. 이는 전체 데이터 세트가 아닌 각 반복에서 데이터의 작은 부분만 처리하기 때문입니다. 데이터 세트를 줄이는 이 기술은 데이터 차원이 높을 때 유용하게 사용될 수 있으므로 실제로 기계 학습 모델을 최적화하기 위해 확률적 경사하강법 알고리즘이 자주 사용됩니다.

요약하자면, 확률적 경사하강법 알고리즘은 기계 학습 모델을 최적화하기 위한 반복 알고리즘입니다. 이는 데이터 세트에서 샘플을 무작위로 선택하여 모델을 훈련할 때 로컬 최적 솔루션에 갇히는 것을 방지합니다. Python에서는 NumPy와 같은 라이브러리를 사용하여 확률적 경사하강법 알고리즘을 구현할 수 있습니다.

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