一段有关线搜索的从python到matlab的代码
在Udacity上很多关于机器学习的课程几乎都是基于python语言的,博主“ttang”的博文“重新发现梯度下降法——backtracking line search”里对回溯线搜索的算法实现也是用python写的,这对没有接触过python的我来说,内心是非常“抓狂”的。看到代码有想看到运行结果的冲动,暂时又不想去下载软件,好在这段代码简单、清晰,不信,你看原代码【1】
# -*- coding: cp936 -*-
#optimization test, y = (x-3)^2
from matplotlib.pyplot import figure, hold, plot, show, xlabel, ylabel, legend
def f(x):
"The function we want to minimize"
return (x-3)**2
def f_grad(x):
"gradient of function f"
return 2*(x-3)
x = 0
y = f(x)
err = 1.0
maxIter = 300
curve = [y]
it = 0
step = 0.1
#下面展示的是我之前用的方法,看上去貌似还挺合理的,但是很慢
while err > 1e-4 and it < maxIter:
it += 1
gradient = f_grad(x)
new_x = x - gradient * step
new_y = f(new_x)
new_err = abs(new_y - y)
if new_y > y: #如果出现divergence的迹象,就减小step size
step *= 0.8
err, x, y = new_err, new_x, new_y
print 'err:', err, ', y:', y
curve.append(y) print 'iterations: ', it
figure(); hold(True); plot(curve, 'r*-')
xlabel('iterations'); ylabel('objective function value') #下面展示的是backtracking line search,速度很快
x = 0
y = f(x)
err = 1.0
alpha = 0.25
beta = 0.8
curve2 = [y]
it = 0 while err > 1e-4 and it < maxIter:
it += 1
gradient = f_grad(x)
step = 1.0
while f(x - step * gradient) > y - alpha * step * gradient**2:
step *= beta
x = x - step * gradient
new_y = f(x)
err = y - new_y
y = new_y
print 'err:', err, ', y:', y
curve2.append(y) print 'iterations: ', it
plot(curve2, 'bo-')
legend(['gradient descent I used', 'backtracking line search'])
show()
确实是为了观察实验结果,暂时又不想去装python,就把上面的代码改成了matlab code
% optimization test, y = (x-3)^2
% -*- zw -*-
f=@(x)(x-3)^2;
diff_f=@(x)2*(x-3);
x = 0;
y = f(x);
err = 1.0;
maxIter = 300;
curve = [];
iter = 0;
step = 0.1;
% 下面展示的是我之前用的方法,看上去貌似还挺合理的,但是很慢
while err > 1e-4 && iter < maxIter
iter=iter+ 1;
gradient = diff_f(x);
new_x = x - gradient * step;
new_y = f(new_x);
new_err = abs(new_y - y);
if new_y > y
% 如果出现divergence的迹象,就减小step size
step =step* 0.8;
end
err=new_err;
x=new_x;
y=new_y; fprintf('iteration: %d, err: %f, y: %f \n',iter, err, y);
curve(iter)=y;
end figure(); axes('linewidth',1, 'box', 'on', 'FontSize',16);
hold on; plot(curve, 'r*-')
xlabel('iterations'); ylabel('objective function value') % 下面展示的是backtracking line search,速度很快
x = 0;
y = f(x);
err = 1.0;
alpha = 0.25;
beta = 0.8;
curve2 = [];
iter = 0; while err > 1e-4 && iter < maxIter
iter =iter+ 1;
gradient = diff_f(x);
step = 1.0;
while f(x - step * gradient) > y - alpha * step * gradient^2
step =step* beta;
end
x = x - step * gradient;
new_y = f(x);
err = y - new_y;
y = new_y;
fprintf( 'iteration: %d, err: %f, y: %f \n', iter,err, y);
curve2(iter)=y;
end plot(curve2, 'bo-')
legend('gradient descent I used', 'backtracking line search')
Matlab代码运行的结果
部分细节问题可以参考和对比原博文【1】。
参考:
【1】http://www.cnblogs.com/fstang/p/4192735.html
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