梯度下降 Python 实现：优化算法的力量

梯度下降 Python 实现：优化算法的力量

梯度下降是一种常用的优化算法，用于在机器学习和深度学习中最小化损失函数。它的基本思想是通过迭代的方式沿着损失函数的负梯度方向更新模型参数，以找到局部最优解。在本文中，我们将使用 Python 来实现梯度下降算法，并通过一个简单的示例来演示其应用。

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们定义一个简单的损失函数，这里我们以二次函数为例：

def loss_function(x):
    return