机器学习优化算法解析：梯度下降与牛顿法
本文介绍了机器学习中优化的重要性，详细讲解了梯度下降法和随机梯度下降法的基本原理及代码实现，并提及牛顿法作为更高效的优化手段。这些算法用于调整模型参数，提升模型性能。
优化在机器学习中扮演着重要的角色，它是为了最大化或最小化一个目标函数而对模型参数进行调整的过程。本文将介绍优化的基本概念，并提供一些常用的优化算法的源代码示例。
- 梯度下降法（Gradient Descent）
梯度下降法是一种常用且简单的优化算法。它通过计算目标函数对于参数的梯度，并以负梯度方向更新参数，从而逐步接近或达到最优解。以下是梯度下降法的代码示例：
def gradient_descent(x, y, learning_rate, num_iterations):
m = len(x) 
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