梯度下降（Gradient Descent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（Loss Function）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。
1.核心思想
梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。具体来说：
- 梯度：梯度是损失函数对模型参数的偏导数，表示损失函数在当前参数点上的变化率。
- 下降：通过沿着梯度的反方向（即损失函数减小的方向）更新参数，逐步降低损失函数的值。
2.数学公式
假设模型的参数为 θ，损失函数为 J(θ)，梯度下降的更新规则为：
θ=θ−α⋅∇J(θ)
其中：
- α 是学习率（Learning Rate），控制每次更新的步长。
- ∇J(θ) 是损失函数对参数 θ 的梯度。
3.梯度下降的步骤
- 初始化参数：随机初始化模型参数 θ。
- 计算梯度：计算损失函数对参数的梯度 ∇J(θ)。
- 更新参数：按照梯度下降公式更新参数。
- 重复迭代：重复步骤2和3，直到损失函数收敛或达到预设的迭代次数。
4.梯度下降的变种
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批量梯度下降（Batch Gradient Descent）：
- 每次迭代使用全部训练数据计算梯度。
- 优点：梯度方向准确，收敛稳定。
- 缺点：计算量大，不适合大规模数据集。
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随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：
- 每次迭代随机选择一个样本计算梯度。
- 优点：计算速度快，适合大规模数据。
- 缺点：梯度方向波动大，收敛不稳定。
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小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）：
- 每次迭代使用一小部分（Mini-Batch）数据计算梯度。
- 优点：结合了批量梯度下降和随机梯度下降的优点，平衡了计算效率和收敛稳定性。
5.学习率的作用
学习率 α 是梯度下降的重要超参数：
- 学习率过大：可能导致参数更新步长过大，无法收敛，甚至发散。
- 学习率过小：收敛速度慢，训练时间长。
6.梯度下降的应用
梯度下降广泛应用于各种机器学习模型，包括：
- 线性回归、逻辑回归等传统模型。
- 神经网络、深度学习等复杂模型。
7.总结
梯度下降是机器学习中一种基础的优化算法，通过迭代更新模型参数，逐步最小化损失函数。理解梯度下降的原理和变种，对于掌握机器学习模型的训练过程至关重要。
