Python의 기본 기술 심층 탐구: 경사하강법 알고리즘을 구현하는 방법, 구체적인 코드 예제가 필요함
소개:
경사하강법 알고리즘은 일반적으로 사용되는 최적화 알고리즘으로 기계 학습 분야에서 널리 사용됩니다. 딥러닝. 이 기사에서는 Python의 기본 기술을 살펴보고 경사하강법 알고리즘의 원리와 구현 과정을 자세히 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
1. 경사 하강 알고리즘 소개
경사 하강 알고리즘은 매개 변수를 반복적으로 업데이트하여 손실 함수의 최소값에 점진적으로 접근하는 최적화 알고리즘입니다. 구체적으로 경사하강법 알고리즘의 단계는 다음과 같습니다.
2. 경사 하강 알고리즘 구현 과정
Python에서는 다음 단계를 통해 경사 하강 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
손실 함수 계산
모델 성능을 평가하려면 손실 함수를 정의해야 합니다. 경사 하강 알고리즘에서 일반적으로 사용되는 손실 함수는 제곱 오차 손실 함수이며 다음과 같이 정의됩니다.
def loss_function(X, y, w, b): m = len(y) y_pred = np.dot(X, w) + b loss = (1/(2*m))*np.sum((y_pred - y)**2) return loss
경사 계산
다음으로 가중치에 대한 손실 함수의 경사를 계산해야 합니다. w와 편향 b. 기울기는 특정 지점에서 목적 함수의 가장 빠른 감소 방향을 나타냅니다. 제곱 오차 손실 함수의 기울기 계산 공식은 다음과 같습니다.
def gradient(X, y, w, b): m = len(y) y_pred = np.dot(X, w) + b dw = (1/m)*np.dot(X.T, (y_pred - y)) db = (1/m)*np.sum(y_pred - y) return dw, db
매개 변수 업데이트
기울기 방향과 학습률 알파에 따라 매개 변수를 업데이트하여 오차를 최소화하는 방향으로 이동할 수 있습니다. 손실 기능.
def update_parameters(w, b, dw, db, learning_rate): w = w - learning_rate * dw b = b - learning_rate * db return w, b
전체 코드 예제
아래는 경사하강법 알고리즘을 구현한 전체 코드 예제입니다.
import numpy as np def gradient_descent(X, y, learning_rate, num_iterations): m, n = X.shape w = np.random.randn(n) b = 0 for i in range(num_iterations): loss = loss_function(X, y, w, b) dw, db = gradient(X, y, w, b) w, b = update_parameters(w, b, dw, db, learning_rate) if i % 100 == 0: print(f"Iteration {i}: loss = {loss}") return w, b # 测试代码 X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 输入特征矩阵 y = np.array([4, 7, 10]) # 目标值 learning_rate = 0.01 # 学习率 num_iterations = 1000 # 迭代次数 w, b = gradient_descent(X, y, learning_rate, num_iterations) print(f"Optimized parameters: w = {w}, b = {b}")
결론:
이 글에서는 Python의 기본 기술을 깊이 탐구하고 경사하강법 알고리즘의 원리와 구현 과정을 자세히 소개합니다. 구체적인 코드 예제를 통해 독자는 경사하강법 알고리즘의 구현 세부 사항을 보다 직관적으로 이해할 수 있습니다. 경사하강법 알고리즘은 머신러닝과 딥러닝 분야에서 없어서는 안 될 최적화 알고리즘으로, 실제 문제를 해결하는 데 큰 의미를 갖습니다. 이 기사가 독자들에게 도움이 되고 Python의 기본 기술에 대해 더 많은 생각과 토론을 촉발할 수 있기를 바랍니다.
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