用MATLA实现机器学习中的批处理梯度下降法和随机梯度下降法

资 源 简 介

用MATLA实现机器学习中的批处理梯度下降法和随机梯度下降法

详 情 说 明

在机器学习中，梯度下降法是优化模型参数的经典算法。MATLAB提供了强大的矩阵运算能力，非常适合实现这类迭代优化算法。

批处理梯度下降法(Batch Gradient Descent) 每次迭代时计算所有训练样本的梯度均值来更新参数。MATLAB实现时需要注意：1) 将数据表示为矩阵形式便于向量化计算；2) 合理设置学习率避免振荡；3) 使用循环结构控制迭代次数。这种方法计算稳定但大数据集时效率较低。

随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 每次随机选取单个样本计算梯度。MATLAB实现要点：1) 需要随机打乱数据集顺序；2) 可采用逐渐衰减的学习率策略；3) 外层循环控制epoch数，内层遍历样本。虽然收敛路径波动较大，但适合在线学习和大规模数据。

两种方法在MATLAB中的核心差异在于梯度计算方式：批处理法用矩阵运算同时处理所有数据，而随机法通过循环逐个处理。实际应用中可根据数据规模、收敛速度和硬件资源进行选择，有时也会采用折中的小批量梯度下降法。