Градиентный спуск – один из самых популярных методов в Data Science на сегодняшний день. Используя его, мы можем найти оптимальные параметры и веса с достаточно высокой точностью и добиться большей точности в прогнозировании данных.
В последнее десятилетие градиентный спуск широко используется для оптимизации линейных регрессионных моделей, а в Python его реализовать стало еще проще. По сути, градиентный спуск заключается в итеративной корректировке коэффициентов линейной регрессионной модели на основе ошибки между ее прогнозами и обучающими данными. На практике это означает постепенное приближение к оптимальному набору коэффициентов, который минимизирует эту ошибку.
С помощью таких библиотек Python, как NumPy и Pandas, реализация градиентного спуска становится простой. Вы можете легко загрузить обучающие данные, инициализировать параметры модели и запустить итерационный алгоритм, который выполняет необходимые обновления коэффициентов. Несмотря на свою простоту, градиентный спуск остается мощным инструментом для оптимизации линейных регрессионных моделей, что делает его необходимым инструментом для любого специалиста по исследованию данных или машинному обучению!
Сегодня существует множество библиотек и функций Python для простого расчета градиентного спуска. Но просто это не всегда интересно. Мне было интересно понять функции этого алгоритма изнутри, и приведенная ниже ссылка позволит вам взглянуть изнутри на то, как работает градиентный спуск.
