熱線電話：13121318867

登錄
首頁精彩閱讀機器學習中的降維算法和梯度下降法
機器學習中的降維算法和梯度下降法
2019-03-18
收藏


機器學習中有很多算法都是十分經典的，比如說降維算法以及梯度下降法，這些方法都能夠幫助大家解決很多問題，因此學習機器學習一定要掌握這些算法，而且這些算法都是比較受大家歡迎的。在這篇文章中我們就給大家重點介紹一下降維算法和梯度下降法。


降維算法


首先，來說一說降維算法，降維算法是一種無監督學習算法，其主要特征是將數據從高維降低到低維層次。在這里，維度其實表示的是數據的特征量的大小，當特征量大的話，那么就給計算機帶來了很大的壓力，所以我們可以通過降維計算，把維度高的特征量降到維度低的特征量，比如說從4維的數據壓縮到2維。類似這樣將數據從高維降低到低維有兩個好處，第一就是利于表示，第二就是在計算上也能帶來加速。


當然，有很多降維過程中減少的維度屬于肉眼可視的層次，同時壓縮也不會帶來信息的損失。但是如果肉眼不可視，或者沒有冗余的特征，這怎么辦呢？其實這樣的方式降維算法也能工作，不過這樣會帶來一些信息的損失。不過，降維算法可以從數學上證明，從高維壓縮到的低維中最大程度地保留了數據的信息。所以說，降維算法還是有很多好處的。


那么降維算法的主要作用是什么呢？具體就是壓縮數據與提升機器學習其他算法的效率。通過降維算法，可以將具有幾千個特征的數據壓縮至若干個特征。另外，降維算法的另一個好處是數據的可視化。這個優點一直別廣泛應用。


梯度下降法


下面我們給大家介紹一下梯度下降法，所謂梯度下降法就是一個最優化算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜索方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。好比將函數比作一座山，我們站在某個山坡上，往四周看，從哪個方向向下走一小步，能夠下降的最快;當然解決問題的方法有很多，梯度下降只是其中一個，還有很多種方法。


在這篇文章中我們給大家介紹了關于機器算法中的降維算法以及梯度下降法，這兩種方法是機器學習中十分常用的算法，降維算法和梯度下降法都是十分實用的，大家在進行學習機器學習的時候一定要好好學習這兩種算法，希望這篇文章能夠幫助大家理解這兩種算法。


CDA數據分析師考試相關入口一覽（建議收藏）：

? 想報名CDA認證考試，點擊>>>   “CDA報名” 了解CDA考試詳情；

? 想學習CDA考試教材，點擊>>> “CDA教材” 了解CDA考試詳情；

? 想加入CDA考試題庫，點擊>>> “CDA題庫” 了解CDA考試詳情；

? 想了解CDA考試含金量，點擊>>> “CDA含金量” 了解CDA考試詳情；

降維 特征 機器學習 無監督學習 無監督

數據分析咨詢請掃描二維碼

若不方便掃碼，搜微信號：CDAshujufenxi

上一篇機器學習和深度學習的區別是什么？
下一篇機器學習的方法之回歸算法
數據分析師考試動態
CDA報考指南
數據分析學習
數據分析師資訊
更多

CDA教育閉環

常見問題

關于我們

CDA數據分析師公眾號

  • CDA數據分析師公眾號

CDA考試中心小程序

  • CDA考試中心服務號

CDA數據分析師App下載

  • CDA數據分析師App下載
Copyright © 2015-2021, www.ruiqisteel.com All Rights Reserved. CDA數據分析師(北京國富如荷網絡科技有限公司) 版權所有 京ICP備11001960號-9 京公網安備 11010802034615號 經營許可證編號：京B2-20210330
聯系電話：13321103290 (微信同號)

OK
客服在線
立即咨詢
日韩人妻系列无码专区视频,先锋高清无码,无码免费视欧非,国精产品一区一区三区无码
客服在線
立即咨詢