技術貼：如何用「線性回歸」和「梯度下降」預測比特幣價格區(qū)塊鏈
怎么才能找到最佳值？有一種稱為GradientDescent（梯度下降）的技術可以幫助我們找到最佳值。
能否窺探到比特幣價格走勢的一些情況？
在本文中，我將展示梯度下降如何與線性回歸相結合，整個過程我將采用比特幣價格及其在Google上的搜索次數(shù)作為數(shù)據(jù)來源。
我們假設谷歌搜索比特幣的次數(shù)與比特幣的價格之間存在某種關系。如果我們繪制一個圖表，其中x軸是搜索次數(shù)、y是價格，我們可以注意到：這中間存在著線性模式，搜索次數(shù)越多，比特幣價格呈現(xiàn)上漲的結果。
y軸代表美元價格，x代表搜索數(shù)量
本文重點在于展示梯度下降的工作原理，并不能準確預測比特幣價格漲跌。
我們先繪制一條遵循線性模式的線，為了準確預測，線與數(shù)據(jù)點接近。
首先，用等式繪制出線條：y = mx b，其中m是線斜率，b是線與y軸相交的交點位置。
我們怎么才能找到最佳值？有一種稱為Gradient Descent（梯度下降）的技術可以幫助我們找到最佳值。
什么是梯度下降？
梯度下降是一種優(yōu)化技術、有助于減少誤差函數(shù)產(chǎn)生誤差的技術，此處的誤差函數(shù)是誤差平方的總和。
可以設想一下，整條線是用m和b的猜測值繪制的，其中的誤差是點到線的距離平方之和，再除以點數(shù)。
如何減少誤差？
我們可以隨機猜測m和b的值，并檢查下錯誤是否減少，但這種方法并不理智。
換一種方法，我們先求出部分導數(shù)的話就可以知道誤差值的移動速度，因此我們可以巧妙地更新這些值，想象一個球向下移動，底部是我們想要到達的地方，導數(shù)值可以告訴我們如何更新數(shù)據(jù)以便更接近底部。
在本例中，y軸是誤差，x軸是m或b，而不是圖中的w
我們要做什么：
1、 提取比特幣價格和谷歌搜索數(shù)量；
2、 將價格與搜索日期相匹配；
3、 設置超參數(shù)：初始值、學習率，m和b的初始值；
4、 計算誤差，檢查我們的算法；
5、 計算梯度：求m的導數(shù)和b的偏導數(shù)；
6、 乘以學習率，并更新與當前m和b的差值。
接著將所有數(shù)據(jù)放在一起，繪制所得的最佳直線：
使用m和b的最佳值，我們可以畫出接近最多點的線，由于梯度下降，我們也能夠照需要的方向更新數(shù)值并降低錯誤率，從而生成適合我們想要的線。
Github完整推演過程：
https://github.com/marciok/bitcoin-prices-and-gradient-descent/blob/master/Predicting Bitcoin prices with Google search .ipynb
1.TMT觀察網(wǎng)遵循行業(yè)規(guī)范，任何轉載的稿件都會明確標注作者和來源；
2.TMT觀察網(wǎng)的原創(chuàng)文章，請轉載時務必注明文章作者和"來源：TMT觀察網(wǎng)"，不尊重原創(chuàng)的行為TMT觀察網(wǎng)或將追究責任；
3.作者投稿可能會經(jīng)TMT觀察網(wǎng)編輯修改或補充。
