这篇文章将为大家详细讲解有关python怎么实现梯度下降算法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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梯度下降（Gradient Descent）算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法。当前流行的机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。

本文主要以线性回归算法损失函数求极小值来说明如何使用梯度下降算法并给出python实现。若有不正确的地方，希望读者能指出。

梯度下降

在线性回归算法中，损失函数为

在求极小值时，在数据量很小的时候，可以使用矩阵求逆的方式求最优的θ值。但当数据量和特征值非常大，例如几万甚至上亿时，使用矩阵求逆根本就不现实。而梯度下降法就是很好的一个选择了。

步骤：

2）改变θ的值，使得目标损失函数J(θ)按梯度下降的方向进行减少。

其中为学习率或步长，需要人为指定，若过大会导致震荡即不收敛，若过小收敛速度会很慢。

另外，对上面线性回归算法损失函数求梯度，结果如下：

 批量梯度下降(Batch gradient descent)   

每次使用全量的训练集样本来更新模型参数，即给定一个步长，然后对所有的样本的梯度的和进行迭代：

优点：全局最优解；易于并行实现；总体迭代次数不多
缺点：当样本数目很多时，训练过程会很慢，每次迭代需要耗费大量的时间。

随机梯度下降(Stochastic gradient descent) 

随机梯度下降算法每次从训练集中随机选择一个样本来进行迭代，即：

随机梯度下降算法每次只随机选择一个样本来更新模型参数，因此每次的学习是非常快速的，并且可以进行在线更新。

随机梯度下降大的缺点在于每次更新可能并不会按照正确的方向进行，因此可以带来优化波动(扰动)。不过从另一个方面来看，随机梯度下降所带来的波动有个好处就是，对于类似盆地区域（即很多局部极小值点）那么这个波动的特点可能会使得优化的方向从当前的局部极小值点跳到另一个更好的局部极小值点，这样便可能对于非凸函数，最终收敛于一个较好的局部极值点，甚至全局极值点。

优点：训练速度快，每次迭代计算量不大
缺点：准确度下降，并不是全局最优；不易于并行实现；总体迭代次数比较多。

Mini-batch梯度下降算法

 Mini-batch梯度下降综合了batch梯度下降与stochastic梯度下降，在每次更新速度与更新次数中间取得一个平衡，其每次更新从训练集中随机选择b,b

python代码实现

批量梯度下降算法

#!/usr/bin/python
#coding=utf-8
import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 构造训练数据
x = np.arange(0., 10., 0.2)
m = len(x) # 训练数据点数目
print m
x0 = np.full(m, 1.0)
input_data = np.vstack([x0, x]).T # 将偏置b作为权向量的第一个分量
target_data = 2 * x + 5 + np.random.randn(m)
 
# 两种终止条件
loop_max = 10000 # 大迭代次数(防止死循环)
epsilon = 1e-3
 
# 初始化权值
np.random.seed(0)
theta = np.random.randn(2)
 
alpha = 0.001 # 步长(注意取值过大会导致振荡即不收敛,过小收敛速度变慢)
diff = 0.
error = np.zeros(2)
count = 0 # 循环次数
finish = 0 # 终止标志
 
while count < loop_max:
 count += 1
 
 # 标准梯度下降是在权值更新前对所有样例汇总误差，而随机梯度下降的权值是通过考查某个训练样例来更新的
 # 在标准梯度下降中，权值更新的每一步对多个样例求和，需要更多的计算
 sum_m = np.zeros(2)
 for i in range(m):
 dif = (np.dot(theta, input_data[i]) - target_data[i]) * input_data[i]
 sum_m = sum_m + dif # 当alpha取值过大时,sum_m会在迭代过程中会溢出
 
 theta = theta - alpha * sum_m # 注意步长alpha的取值,过大会导致振荡
 # theta = theta - 0.005 * sum_m # alpha取0.005时产生振荡,需要将alpha调小
 
 # 判断是否已收敛
 if np.linalg.norm(theta - error) < epsilon:
 finish = 1
 break
 else:
 error = theta
 print 'loop count = %d' % count, '\tw:',theta
print 'loop count = %d' % count, '\tw:',theta
 
# check with scipy linear regression
slope, intercept, r_value, p_value, slope_std_error = stats.linregress(x, target_data)
print 'intercept = %s slope = %s' % (intercept, slope)
 
plt.plot(x, target_data, 'g*')
plt.plot(x, theta[1] * x + theta[0], 'r')
plt.show()

运行结果截图：

随机梯度下降算法

#!/usr/bin/python
#coding=utf-8
import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 构造训练数据
x = np.arange(0., 10., 0.2)
m = len(x) # 训练数据点数目
x0 = np.full(m, 1.0)
input_data = np.vstack([x0, x]).T # 将偏置b作为权向量的第一个分量
target_data = 2 * x + 5 + np.random.randn(m)
 
# 两种终止条件
loop_max = 10000 # 大迭代次数(防止死循环)
epsilon = 1e-3
 
# 初始化权值
np.random.seed(0)
theta = np.random.randn(2)
# w = np.zeros(2)
 
alpha = 0.001 # 步长(注意取值过大会导致振荡,过小收敛速度变慢)
diff = 0.
error = np.zeros(2)
count = 0 # 循环次数
finish = 0 # 终止标志
######-随机梯度下降算法
while count < loop_max:
 count += 1
 
 # 遍历训练数据集，不断更新权值
 for i in range(m):
 diff = np.dot(theta, input_data[i]) - target_data[i] # 训练集代入,计算误差值
 
 # 采用随机梯度下降算法,更新一次权值只使用一组训练数据
 theta = theta - alpha * diff * input_data[i]
 
 # ------------------------------终止条件判断-----------------------------------------
 # 若没终止，则继续读取样本进行处理，如果所有样本都读取完毕了,则循环重新从头开始读取样本进行处理。
 
 # ----------------------------------终止条件判断-----------------------------------------
 # 注意：有多种迭代终止条件，和判断语句的位置。终止判断可以放在权值向量更新一次后,也可以放在更新m次后。
 if np.linalg.norm(theta - error) < epsilon: # 终止条件：前后两次计算出的权向量的绝对误差充分小
 finish = 1
 break
 else:
 error = theta
print 'loop count = %d' % count, '\tw:',theta
 
 
# check with scipy linear regression
slope, intercept, r_value, p_value, slope_std_error = stats.linregress(x, target_data)
print 'intercept = %s slope = %s' % (intercept, slope)
 
plt.plot(x, target_data, 'g*')
plt.plot(x, theta[1] * x + theta[0], 'r')
plt.show()

运行结果截图：

Mini-batch梯度下降

#!/usr/bin/python
#coding=utf-8
import numpy as np
from scipy importstats
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 构造训练数据
x = np.arange(0.,10.,0.2)
m = len(x) # 训练数据点数目
print m
x0 = np.full(m, 1.0)
input_data = np.vstack([x0, x]).T # 将偏置b作为权向量的第一个分量
target_data = 2 *x + 5 +np.random.randn(m)
 
# 两种终止条件
loop_max = 10000 #大迭代次数(防止死循环)
epsilon = 1e-3
 
# 初始化权值
np.random.seed(0)
theta = np.random.randn(2)
 
alpha = 0.001 #步长(注意取值过大会导致振荡即不收敛,过小收敛速度变慢)
diff = 0.
error = np.zeros(2)
count = 0 #循环次数
finish = 0 #终止标志
minibatch_size = 5 #每次更新的样本数
while count < loop_max:
 count += 1
 
 # minibatch梯度下降是在权值更新前对所有样例汇总误差，而随机梯度下降的权值是通过考查某个训练样例来更新的
 # 在minibatch梯度下降中，权值更新的每一步对多个样例求和，需要更多的计算
 
 for i inrange(1,m,minibatch_size):
 sum_m = np.zeros(2)
 for k inrange(i-1,i+minibatch_size-1,1):
  dif = (np.dot(theta, input_data[k]) - target_data[k]) *input_data[k]
  sum_m = sum_m + dif #当alpha取值过大时,sum_m会在迭代过程中会溢出
 
 theta = theta- alpha * (1.0/minibatch_size) * sum_m #注意步长alpha的取值,过大会导致振荡
 
 # 判断是否已收敛
 if np.linalg.norm(theta- error) < epsilon:
 finish = 1
 break
 else:
 error = theta
 print 'loopcount = %d'% count, '\tw:',theta
print 'loop count = %d'% count, '\tw:',theta
 
# check with scipy linear regression
slope, intercept, r_value, p_value,slope_std_error = stats.linregress(x, target_data)
print 'intercept = %s slope = %s'% (intercept, slope)
 
plt.plot(x, target_data, 'g*')
plt.plot(x, theta[1]* x +theta[0],'r')
plt.show()

运行结果：

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