本文介绍了在机器学习中常用的梯度优化算法的Matlab实现，包括梯度下降法、随机梯度下降法、动量梯度下降法和自适应矩估计算法（Adam）。详细阐述了每种算法的工作原理，并提供了相应的Matlab代码示例，有助于理解并应用这些优化方法。
梯度优化算法 Matlab实现
一、梯度下降法
梯度下降法是一种常用的优化算法，该算法基于负梯度方向来更新参数以最小化损失函数。在每个迭代步骤中，梯度下降法计算函数f的梯度g，并将参数沿着g的反方向移动一个小步长。下面是使用Matlab实现梯度下降法的代码：
function [w,loss] = gradientDescent(X,y,alpha,epochs)
% X是训练集，y是标签，alpha是学习率，epochs是迭代次数
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