Menggunakan pembelajaran mesin untuk melaksanakan purata bergerak

Konsep purata bergerak

Purata bergerak ialah kaedah analisis teknikal yang biasa digunakan dalam pembelajaran mesin. Ia ialah teknik statistik yang menganalisis data siri masa dengan mengira purata titik data berturut-turut dalam tetingkap gelongsor. Fungsi utama purata bergerak adalah untuk melicinkan turun naik data, dengan itu mengurangkan kesan turun naik jangka pendek dan hingar pada data. Dengan menggunakan purata bergerak, kami boleh mengenal pasti arah aliran dan corak dalam data kami dengan lebih mudah. Ini sangat membantu dalam meramalkan arah aliran dan gelagat data masa hadapan. Oleh itu, purata bergerak ialah alat analisis teknikal yang penting dalam pembelajaran mesin.

Teknik purata bergerak memerlukan penetapan saiz tetingkap, juga dikenali sebagai rentang, yang menentukan bilangan titik data yang digunakan dalam pengiraan. Pilihan saiz tetingkap mempunyai kesan ke atas kelancaran purata Saiz tetingkap yang lebih besar akan menghasilkan purata yang lebih lancar, tetapi akan bertindak balas dengan lebih perlahan kepada perubahan data. Sebaliknya, saiz tetingkap yang lebih kecil memberikan tindak balas yang lebih sensitif tetapi juga terdedah kepada turun naik jangka pendek dalam data. Oleh itu, terdapat pertukaran antara kelancaran dan responsif. Di samping itu, purata bergerak sensitif kepada outlier dan mungkin tidak menggambarkan corak asas data dengan tepat. Oleh itu, apabila menggunakan teknik purata bergerak, anda perlu mengetahui tindak balas yang perlahan terhadap perubahan data dan kemungkinan histerisis.

Purata pergerakan dan algoritma pengoptimuman dalam pembelajaran mesin

Dalam pembelajaran mesin, matlamat kami adalah untuk meminimumkan ralat antara hasil ramalan model dan nilai sasaran sebenar dengan melaraskan parameter model. Untuk mengukur saiz ralat, kami meringkaskan prestasi model menggunakan fungsi objektif, yang biasanya merupakan ungkapan matematik. Untuk mencapai matlamat meminimumkan fungsi objektif, kami menggunakan algoritma pengoptimuman untuk menala parameter model.

Salah satu cabaran pengoptimuman ialah menentukan kadar pembelajaran yang sesuai, yang menentukan saiz langkah dalam setiap lelaran. Penyelesaian biasa ialah menggunakan purata bergerak untuk melaraskan kadar pembelajaran.

Purata bergerak melibatkan pengiraan purata bergerak wajaran eksponen bagi fungsi objektif dari semasa ke semasa.

Sebagai contoh, mula-mula kita tentukan parameter yang diperlukan.

Katakan J(t) ialah fungsi objektif masa lelaran t, dan J_avg(t) ialah purata bergerak bagi masa lelaran t. Dalam setiap lelaran, purata bergerak dikemas kini melalui persamaan berikut:

J_avg(t+1)=beta*J_avg(t)+(1-beta)*J(t+1)

Perlu diambil perhatian bahawa, dalam Dalam persamaan di atas, Beta ialah parameter yang menentukan berat yang diberikan kepada purata sebelumnya. Jika Beta menghampiri 1, purata bergerak akan berubah dengan lebih perlahan dan lebih bergantung pada data lepas. Dan jika Beta menghampiri 0, perubahan purata bergerak akan menjadi lebih sensitif dan lebih memfokuskan pada lelaran semasa. Oleh itu, memilih nilai Beta yang sesuai secara langsung akan mempengaruhi gelagat purata bergerak dan proses pengoptimuman.

Kadar pembelajaran ditetapkan untuk berkadar songsang dengan punca kuasa dua purata bergerak, supaya apabila purata besar, lebih kecil, menunjukkan bahawa model itu hampir kepada minimum, lebih kecil purata, model hampir dengan minimum, dan modelnya jauh dari minimum. Kira kadar pembelajaran menggunakan persamaan berikut:

learning_rate=alpha/sqrt(J_avg(t))

di mana Alpha ialah faktor malar yang menentukan kadar pembelajaran awal.

Kini kita boleh menggunakan Python untuk melaksanakan algoritma purata bergerak Kodnya adalah seperti berikut:

import numpy as np
def moving_average_schedule(x_0,gradient,J,T,alpha,beta):
J_avg=J(x_0)
x=x_0
for t in range(T):
learning_rate=alpha/np.sqrt(J_avg)
x=x-learning_rate*gradient(x)
J_avg=beta*J_avg+(1-beta)*J(x)
return x

Pada ketika ini kita telah memperoleh parameter pengoptimuman. Antaranya, x_0 ialah parameter pengoptimuman awal, kecerunan(x) ialah fungsi yang mengembalikan kecerunan fungsi objektif pada x, J(x) ialah fungsi yang mengembalikan nilai fungsi objektif pada x, T ialah nombor. lelaran, dan alfa menentukan pembelajaran awal Faktor kadar tetap, beta ialah parameter purata bergerak. Keputusan akhir x ialah parameter yang dioptimumkan selepas lelaran T.

Secara keseluruhan, purata bergerak ialah cara yang mudah dan berkesan untuk menjadualkan kadar pembelajaran dalam algoritma pengoptimuman. Menggunakan purata bergerak bagi fungsi objektif, kadar pembelajaran boleh dilaraskan secara dinamik mengikut penumpuan proses pengoptimuman, yang membantu meningkatkan kestabilan dan kecekapan pengoptimuman.

Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan pembelajaran mesin untuk melaksanakan purata bergerak. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!