Python实现常用的最优化算法

最优化算法是在给定约束条件下求解最优解的方法。在机器学习、数据分析和工程优化等领域，最优化算法被广泛应用。本文将介绍几种常见的最优化算法，并提供相应的Python代码实现。

1. 梯度下降法（Gradient Descent）
   梯度下降法是一种常见的优化算法，用于求解无约束的最小化问题。它通过迭代更新参数，使目标函数的值逐渐趋近于最小值。下面是一个简单的梯度下降法的实现示例：

def gradient_descent(gradient, initial_point, learning_rate, num_iterations):
    point = initial_point
    for _ in