随机梯度下降算法回归

Question

我正在学习机器学习在行动书中的回归，我看到了如下来源：

def stocGradAscent0(dataMatrix, classLabels):
    m, n = np.shape(dataMatrix)
    alpha = 0.01
    weights = np.ones(n)   #initialize to all ones
    for i in range(m):
        h = sigmoid(sum(dataMatrix[i]*weights))
        error = classLabels[i] - h
        weights = weights + alpha * error * dataMatrix[i]
    return weights

您可能猜到了代码的含义。但我不明白。我读了好几遍这本书，并搜索了相关的东西，比如 wiki 或 google，其中指数函数来自于获得最小差异的权重。为什么我们使用具有 X* 权重之和的指数函数获得适当的权重？这有点像OLS。无论如何，我们得到如下结果：

谢谢！

Answer 1

这只是线性回归的基础知识。在 for 循环中，它尝试计算误差函数

Z = β₀ + β₁X ; where β₁ AND X are matrices

hΘ(x) = sigmoid(Z)

i.e. hΘ(x) = 1/(1 + e^-(β₀ + β₁X)

然后更新权重。通常最好在for循环中给它一个很大的迭代次数，比如1000，我猜它会很小。

我想解释更多，但我解释得比这家伙更好here

学习愉快！！

随机梯度下降算法回归

regression with stochastic gradient descent algorithm

regression

machine-learning

linear-regression

exponential

stochastic-gradient