牛客题解 | 实现梯度下降

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梯度下降是一种在机器学习中常用的优化算法，其计算步骤如下：

1. 初始化参数
   \[w_0 = 0 \]

2. 计算梯度
   \[g_t = \nabla f(w_t) \]

本题采用MSE作为损失函数，其梯度为：

\[g_t = \frac{2}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - w_t^T x_i)x_i \]

3. 更新参数
   \[w_{t+1} = w_t - \eta \cdot g_t \]

4. 重复上述步骤，直到收敛。

本题中采用了三种梯度下降方法，分别是批量梯度下降（batch）、随机梯度下降（stochastic）和mini-batch梯度下降（mini_batch）。区别如下：

1. 批量梯度下降：每次迭代使用所有数据点来计算梯度，更新参数。
2. 随机梯度下降：每次迭代使用一个数据点来计算梯度，更新参数。
3. mini-batch梯度下降：每次迭代使用一部分数据点来计算梯度，更新参数。

需要注意的是，本题中随机梯度下降与mini-batch梯度下降都需要对数据集整体进行遍历更新，并不是定义上对单个数据点/小批量数据点进行更新。

标准代码如下

def gradient_descent(X, y, weights, learning_rate, n_iterations, batch_size=1, method='batch'):
    m = len(y)
    
    for _ in range(n_iterations):
        if method == 'batch':
            # Calculate the gradient using all data points
            predictions = X.dot(weights)
            errors = predictions - y
            gradient = 2 * X.T.dot(errors) / m
            weights = weights - learning_rate * gradient
        
        elif method == 'stochastic':
            # Update weights for each data point individually
            for i in range(m):
                prediction = X[i].dot(weights)
                error = prediction - y[i]
                gradient = 2 * X[i].T.dot(error)
                weights = weights - learning_rate * gradient
        
        elif method == 'mini_batch':
            # Update weights using sequential batches of data points without shuffling
            for i in range(0, m, batch_size):
                X_batch = X[i:i+batch_size]
                y_batch = y[i:i+batch_size]
                predictions = X_batch.dot(weights)
                errors = predictions - y_batch
                gradient = 2 * X_batch.T.dot(errors) / batch_size
                weights = weights - learning_rate * gradient
                
    return weights