梯度下降法/最速下降法在Python中的实现

梯度下降法/最速下降法在Python中的实现

梯度下降法（Gradient Descent）是一种常用的优化算法，用于求解函数的最小值。这种算法通过迭代的方式，根据函数的梯度信息来更新参数，直到达到最小值或收敛。最速下降法（Steepest Descent）是梯度下降法的一种特殊形式，它在每次迭代中选择使得目标函数下降最快的方向进行更新。

在本文中，我们将使用Python实现梯度下降法/最速下降法，并提供相应的源代码。我们将从简单的一维函数开始，逐步扩展到多维函数的情况。

首先，我们导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们定义一个简单的一维函数作为例子。我们将使用函数f(x) = x^2 + 5sin(x)作为目标函数：