梯度优化算法 Matlab实现

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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
% 初始化权重w为全0

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MATLAB梯度下降法梯度下降法梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。梯度梯度的矢量，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点... 阅读详情

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