坐标下降和随机梯度下降在Python中的实现

坐标下降和随机梯度下降在Python中的实现

在机器学习和优化领域，坐标下降（Coordinate Descent）和随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）是两种常见的优化算法。它们可以用于求解目标函数的最小化问题，并在许多机器学习算法中发挥重要作用。在本文中，我们将详细介绍如何使用Python实现这两种算法，并提供相应的源代码。

1. 坐标下降（Coordinate Descent）

坐标下降是一种迭代算法，每次迭代只优化一个变量，而将其他变量固定。算法的核心思想是通过在每个轮次中沿着一个坐标轴方向进行优化，逐渐逼近目标函数的最小值。

下面是一个使用坐标下降算法求解最小二乘问题的示例代码：

import numpy as np

def coordinate_descent(X, y, max_iterations=100