本文介绍了在机器学习和数据分析等领域广泛使用的最优化算法，包括梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法和随机梯度下降法，并提供了Python代码实现。这些算法有助于在解决最优化问题时找到最优解，提升效率和准确性。
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。
- 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 
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
