機器學習系列文章
1、如何用人工智慧算出美不美？
2、如何用人工智慧**雙 11 的交易額？
3、如何評價演算法的好壞？
4、模型越複雜越好嗎？
引言
(1)說明演算法的適用範圍，介紹在什麼情況下，可以使用什麼演算法，解決什麼問題；
(2)多用資料案例進行演示，與日常工作和生活相關聯，以便提高學習的興趣，加深對演算法的理解；
(3)包含演算法的實現過程，也就是有即拿即用的**，並且用比較詳細的注釋，讓任何人都可以拿來進行實踐練習。
為了讓文章內容更加通俗易懂，我盡量避免使用那些枯燥乏味的數學公式推導。
我最近在學習「梯度下降法」的時候，腦海中浮現出乙個問題：在人工智慧領域，梯度下降法有什麼用？
1. 梯度下降法簡介
梯度下降法，是一種基於搜尋的最優化方法，它其實不是乙個機器學習演算法，但是在機器學習領域，許多演算法都是以梯度下降法為基礎的，它的主要作用是尋找目標函式的最優解。
常用的梯度下降法有 3 種不同的形式：
(1)批量梯度下降法，簡稱 bgd，使用所有樣本，比較耗時；
(2)隨機梯度下降法，簡稱 sgd，隨機選擇乙個樣本，簡單高效；
(3)小批量梯度下降法，簡稱 mbgd，使用少量的樣本，這是乙個折中的辦法。
下面用乙個例項資料，演示其中「隨機梯度下降法」的應用過程。
2. 資料預處理
首先，我們載入波斯頓房價資料集，排除其中的異常資料，並拆分為訓練資料集和測試資料集：
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 載入波斯頓房價資料集
boston = datasets.load_boston()
x = boston.data
y= boston.target
# 排除異常資料
x = x[y < 50.0]
y = y[y < 50.0]
# 拆分訓練資料集和測試資料集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=0)
from sklearn.preprocessing import standardscaler
# 資料歸一化
standardscaler = standardscaler()
standardscaler.fit(x_train)
x_train_standard = standardscaler.transform(x_train)
x_test_standard = standardscaler.transform(x_test)
# 呼叫 sklearn 中的隨機梯度下降法
from sklearn.linear_model import sgdregressor
# 例項化 sgdregressor
sgd_reg = sgdregressor(max_iter=1000, tol=1e-5)
# 對訓練資料集進行擬合
sgd_reg.fit(x_train_standard, y_train)
# 對測試資料集進行評分
print('模型評分：', sgd_reg.score(x_test_standard, y_test))
模型評分：0.761538531249327隨機梯度下降法有兩個優點，乙個優點是更容易跳出區域性最優解，另乙個優點是具有更快的執行速度。這也提醒我們，做事的時候，不要鑽進死胡同，不要一條道走到黑，有時候跳出來看一看，外面可能還有更廣闊的世界。
在機器學習領域，有些演算法本身就具有隨機的特點，比如隨機森林演算法等。而在現實世界中，很多問題本身也是隨機的，有可能根本就不存在乙個固定的最優解。所以，「隨機」是存在現實意義的。
小結
本文使用波斯頓房價資料集，演示了隨機梯度下降法的應用過程。
根據隨機梯度下降法的思維，當你很難找到最優的方向，不妨隨機選擇乙個方向，先行動起來，勇於試錯，總比陷入焦慮情緒中要強，而且還有機會實現自己的目標，甚至可以得到更好的結果。
我想起乙個熱點問題：很想拼命努力一把，但是努力不起來怎麼辦？
我覺得當你感到迷茫的時候，不妨試著跳出「舒適區」，這好像與「隨機梯度下降法」的思維有那麼一點相似。
以上，希望能夠對你有所啟發。
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