Gradient Descent与特征缩放的关系

发布时间: 2024-03-24 00:35:05 阅读量: 13 订阅数: 21
# 1. **介绍** 在机器学习领域，Gradient Descent（梯度下降）是一种常用的优化算法，用于最小化损失函数并找到模型的最优参数。而特征缩放则是在数据预处理中常用的技术，用于将不同特征的数值范围缩放到相似的尺度上，以确保模型训练的效果和速度。 本文将介绍Gradient Descent和特征缩放在机器学习中的作用和重要性，以及它们之间的关系。通过详细探讨这两个概念，读者将能更好地理解如何应用梯度下降算法并优化模型训练过程。 # 2. Gradient Descent简介 解释Gradient Descent的工作原理，包括梯度的计算和参数更新过程。 # 3. 特征缩放概述 在机器学习中，特征缩放是指将不同特征的取值范围变换到相似的尺度上的一种预处理操作。特征缩放的主要目的是确保不同特征之间的尺度一致，以便更好地应用梯度下降等优化算法进行模型训练。如果数据特征的尺度不一致，可能会导致优化算法收敛困难、需要更多的迭代次数才能找到最优解，甚至陷入局部最小值而无法达到全局最小值的情况。 特征缩放通常在数据预处理阶段进行，是一种常见的数据标准化方法。通过特征缩放，可以使各个特征之间的权重更平衡，有助于提高模型的收敛速度和训练效果。 常见的特征缩放方法包括Min-Max缩放（也称为归一化）和Z-score标准化。 # 4. **Gradient Descent与特征缩放的关系** Gradient Descent作为一种常用的优化算法，在处理特征尺度
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
送3个月
profit 百万级 高质量VIP文章无限畅学
profit 千万级 优质资源任意下载
profit C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

相关推荐

zip

gradient_descent_viz:逐步演示和超参数调整UI的5种常用梯度下降方法的交互式可视化

梯度下降可视化Gradient Descent Viz是一款桌面应用程序，它可视化了机器学习中一些流行的，包括（香草）梯度下降，动量，AdaGrad，RMSProp和Adam。 我的希望是，通过尝试不同的设置，任何人（无论是初学者还是专家...
pdf

使用在线逆批量梯度下降法进行网络收益管理-研究论文

对于所有资源的库存和地平线的长度都由参数 $k$ 成比例缩放的大规模系统，我们建立了一个与维度无关的后悔边界 $O( k^{4/5} \log k)$ . 这个结果与产品和资源的数量无关，适用于连续的行动集价格和只能一次可微的...
pdf

梯度下降方向，步长原理算法讲解

- 特征缩放：特征标准化可以消除不同特征尺度对梯度的影响，加速收敛。 - 动态学习率：根据训练过程调整学习率，例如在训练后期减小学习率以精细调整。 6. **对比与选择**： - BGD保证找到局部最优解，但在大...

逻辑回归的特征缩放底层函数实现

逻辑回归的特征缩放底层函数实现包括以下步骤： 1. 计算每个特征的均值和标准差。 2. 对每个特征进行标准化，即将每个特征的值减去对应的均值，然后除以对应的标准差。 3. 将标准化后的特征作为输入进行逻辑回归...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 abalone = fetch_openml(name='abalone', version=1, as_frame=True) # 获取特征和标签 X = abalone.data y = abalone.target # 对性别特征进行独热编码 gender_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) gender_encoded = gender_encoder.fit_transform(X[['Sex']]) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X.drop('Sex', axis=1)) # 合并编码后的性别特征和其他特征 X_processed = np.hstack((gender_encoded, X_scaled)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_processed, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化Lasso回归模型 lasso = LassoCV(alphas=[1e-4], random_state=42) # 随机梯度下降算法迭代次数和损失函数值 n_iterations = 200 losses = [] for iteration in range(n_iterations): # 随机选择一个样本 random_index = np.random.randint(len(X_train)) X_sample = X_train[random_index].reshape(1, -1) y_sample = y_train[random_index].reshape(1, -1) # 计算目标函数值与最优函数值之差 lasso.fit(X_sample, y_sample) loss = np.abs(lasso.coef_ - lasso.coef_).sum() losses.append(loss) # 绘制迭代效率图 plt.plot(range(n_iterations), losses) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Difference from Optimal Loss') plt.title('Stochastic Gradient Descent Convergence') plt.show()上述代码报错，请修改

这段代码中的问题是在计算损失函数值时，使用了同一个参数 lasso.coef_ 两次，应该将第二次的 lasso.coef_ 改为 lasso.coef_path_[-1]。...plt.title('Stochastic Gradient Descent Convergence') plt.show()

使用SGD求解逻辑回归

2. 特征工程：对数据进行预处理和特征选择，例如标准化、归一化、特征缩放等。 3. 定义模型：逻辑回归模型可以用以下公式表示： z = w1*x1 + w2*x2 + ... + wn*xn + b y = sigmoid(z) 其中，w1, w2, ..., wn 是...

使用线性回归对房屋价格（数据集:题目1数据.csv）进行预测，第一列是样本编号，第2-6列是5个特征，第7列是方法。使用前350行作为训练数据，351-414行作为测试数据，根据5个特征预测房价，对测试数据输出评价指标r2和mse。 用梯度下降法实现，贴出代码

# 特征缩放 mean = np.mean(X_train, axis=0) std_dev = np.std(X_train, axis=0) X_train = (X_train - mean) / std_dev X_test = (X_test - mean) / std_dev # 添加截距项 X_train = np.insert(X_train, 0, 1, ...

批量梯度下降法matlab实现

function [theta, J_history] = batchGradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters) m = length(y); % 样本数量 J_history = zeros(num_iters, 1); % 用于存储每一次迭代后的代价函数值 for iter = 1:num_iters...

matlab线性回归代码

% 特征缩放 X = (X - mean(X)) / std(X); % 向X添加一列1，用于计算常数项 X = [ones(m, 1), X]; % 初始化theta theta = zeros(2, 1); % 设置梯度下降参数 alpha = 0.01; % 学习率 num_iters = 1500; % 迭代次数 ...

如何利用matlab 验证线性回归中的梯度下降法，可视化梯度下降过程

function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters) m = length(y); % number of training examples J_history = zeros(num_iters, 1); for iter = 1:num_iters % Perform a single ...

张_伟_杰

人工智能专家
人工智能和大数据领域有超过10年的工作经验，拥有深厚的技术功底，曾先后就职于多家知名科技公司。职业生涯中，曾担任人工智能工程师和数据科学家，负责开发和优化各种人工智能和大数据应用。在人工智能算法和技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域有一定的研究
专栏简介
本专栏探讨了机器学习中的归一化与特征缩放技术，旨在帮助读者深入理解这些关键概念在数据预处理和模型训练中的作用。文章涵盖了归一化在机器学习中的意义，RobustScaler对异常值的处理方法，各种归一化方法的优缺点比较，以及如何应用特征缩放解决数据偏斜等具体问题。此外，还介绍了PCA在特征缩放中的应用技巧，以及Log Transformation等方法对归一化的作用。通过详细示例和实践指导，读者将了解数据归一化的处理过程及在不同场景下的应用技巧，为提高模型训练效果和数据分析质量提供有效支持。

专栏目录

最低0.47元/天 解锁专栏
送3个月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

最新推荐

【实战演练】时间序列预测项目：天气预测-数据预处理、LSTM构建、模型训练与评估

![python深度学习合集](https://img-blog.csdnimg.cn/813f75f8ea684745a251cdea0a03ca8f.png) # 1. 时间序列预测概述** 时间序列预测是指根据历史数据预测未来值。它广泛应用于金融、天气、交通等领域，具有重要的实际意义。时间序列数据通常具有时序性、趋势性和季节性等特点，对其进行预测需要考虑这些特性。 # 2. 数据预处理 ### 2.1 数据收集和清洗 #### 2.1.1 数据源介绍 时间序列预测模型的构建需要可靠且高质量的数据作为基础。数据源的选择至关重要，它将影响模型的准确性和可靠性。常见的时序数据源包括：

【实战演练】使用Docker与Kubernetes进行容器化管理

![【实战演练】使用Docker与Kubernetes进行容器化管理](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/8379eecc303e40b8b00945cdcfa686cc~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1512:0:0:0.awebp) # 2.1 Docker容器的基本概念和架构 Docker容器是一种轻量级的虚拟化技术，它允许在隔离的环境中运行应用程序。与传统虚拟机不同，Docker容器共享主机内核，从而减少了资源开销并提高了性能。 Docker容器基于镜像构建。镜像是包含应用程序及

【实战演练】虚拟宠物：开发一个虚拟宠物游戏，重点在于状态管理和交互设计。

![【实战演练】虚拟宠物：开发一个虚拟宠物游戏，重点在于状态管理和交互设计。](https://itechnolabs.ca/wp-content/uploads/2023/10/Features-to-Build-Virtual-Pet-Games.jpg) # 2.1 虚拟宠物的状态模型 ### 2.1.1 宠物的基本属性 虚拟宠物的状态由一系列基本属性决定，这些属性描述了宠物的当前状态，包括： - **生命值 (HP)**：宠物的健康状况，当 HP 为 0 时，宠物死亡。 - **饥饿值 (Hunger)**：宠物的饥饿程度，当 Hunger 为 0 时，宠物会饿死。 - **口渴

【实战演练】通过强化学习优化能源管理系统实战

![【实战演练】通过强化学习优化能源管理系统实战](https://img-blog.csdnimg.cn/20210113220132350.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dhbWVyX2d5dA==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 2.1 强化学习的基本原理 强化学习是一种机器学习方法，它允许智能体通过与环境的交互来学习最佳行为。在强化学习中，智能体通过执行动作与环境交互，并根据其行为的

【实战演练】深度学习在计算机视觉中的综合应用项目

![【实战演练】深度学习在计算机视觉中的综合应用项目](https://pic4.zhimg.com/80/v2-1d05b646edfc3f2bacb83c3e2fe76773_1440w.webp) # 1. 计算机视觉概述** 计算机视觉（CV）是人工智能（AI）的一个分支，它使计算机能够“看到”和理解图像和视频。CV 旨在赋予计算机人类视觉系统的能力，包括图像识别、对象检测、场景理解和视频分析。 CV 在广泛的应用中发挥着至关重要的作用，包括医疗诊断、自动驾驶、安防监控和工业自动化。它通过从视觉数据中提取有意义的信息，为计算机提供环境感知能力，从而实现这些应用。 # 2.1 卷积

【实战演练】构建简单的负载测试工具

![【实战演练】构建简单的负载测试工具](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8bb0ef8db0564acf85fb9a868c914a4c.png) # 1. 负载测试基础** 负载测试是一种性能测试，旨在模拟实际用户负载，评估系统在高并发下的表现。它通过向系统施加压力，识别瓶颈并验证系统是否能够满足预期性能需求。负载测试对于确保系统可靠性、可扩展性和用户满意度至关重要。 # 2. 构建负载测试工具 ### 2.1 确定测试目标和指标 在构建负载测试工具之前，至关重要的是确定测试目标和指标。这将指导工具的设计和实现。以下是一些需要考虑的关键因素：

【实战演练】前沿技术应用：AutoML实战与应用

![【实战演练】前沿技术应用：AutoML实战与应用](https://img-blog.csdnimg.cn/20200316193001567.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5czQzMDM4MV8x,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. AutoML概述与原理** AutoML（Automated Machine Learning），即自动化机器学习，是一种通过自动化机器学习生命周期

【实战演练】渗透测试的方法与流程

![【实战演练】渗透测试的方法与流程](https://img-blog.csdnimg.cn/20181201221817863.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2MTE5MTky,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 2.1 信息收集与侦察 信息收集是渗透测试的关键阶段，旨在全面了解目标系统及其环境。通过收集目标信息，渗透测试人员可以识别潜在的攻击向量并制定有效的攻击策略。 ###

【实战演练】综合案例：数据科学项目中的高等数学应用

![【实战演练】综合案例：数据科学项目中的高等数学应用](https://img-blog.csdnimg.cn/20210815181848798.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hpV2FuZ1dlbkJpbmc=,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 数据科学项目中的高等数学基础** 高等数学在数据科学中扮演着至关重要的角色，为数据分析、建模和优化提供了坚实的理论基础。本节将概述数据科学

【实战演练】python云数据库部署：从选择到实施

![【实战演练】python云数据库部署：从选择到实施](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/34a65dfe87708ba0ac83be84c883e00d.png) # 2.1 云数据库类型及优劣对比 **关系型数据库（RDBMS）** * **优点：** * 结构化数据存储，支持复杂查询和事务 * 广泛使用，成熟且稳定 * **缺点：** * 扩展性受限，垂直扩展成本高 * 不适合处理非结构化或半结构化数据 **非关系型数据库（NoSQL）** * **优点：** * 可扩展性强，水平扩展成本低

专栏目录

最低0.47元/天 解锁专栏
送3个月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )