梯度下降例子——python代码

最新推荐文章于 2024-12-05 09:37:43 发布
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#梯度下降例子

博客指出梯度下降很重要，虽已有很多相关讲解，但认为只有不借助材料写出简单程序，才算真正理解。并给出了梯度下降的代码示例。

关于梯度下降的讲解已经很多了，因为这个东西实在很重要，我自己也看过很多，但是感觉只有自己真正可以在不看任何材料的情况下，写出简单程序时，才能算是对其有所理解。代码示例如下：

if __name__ == "__main__":
    learning_rate = 0.01  # 步长
    # 原始函数为 y = 4x^2-2x+3 利用梯度下降求解其当x为多少时其有最小值，且最小值为多少
    x = 5  # 初始值
    for i in range(1000):
        x = x - learning_rate * (8 * x - 2)
    print('x为多少值时有函数有最小值', x)
    print('y = 4x^2-2x+3的最小值为:', 4 * x ** 2 - 2 * x + 3)

 

python写出梯度下降的代码
m0_53697837的博客
05-02 1551
使用Python实现的基本梯度下降（Gradient Descent）算法的示例
梯度下降法——手工求解，Excel求解，python求解
CHL的博客
04-04 1094
目录一、梯度下降法原理1.形象的例子2.什么是梯度3.梯度下降算法原理二、手工求解三、Excel求解四、pyhton求解五、参考资料 一、梯度下降法原理 梯度下降法（Gradient Descent，GD）是一种常用的求解无约束最优化问题的方法，在最优化、统计学以及机器学习等领域有着广泛的应用。 1.形象的例子 假设这样一个场景：一个人需要从山的某处开始下山，尽快到达山底。在下山之前他需要确认两件事： 下山的方向 下山的距离 这是因为下山的路有很多，他必须利用一些信息，找到从该处开始最陡峭的方向下山，这
机器学习——梯度下降python实现
09-10
机器学习中经典的优化算法，让loss快速达到更小，本代码在minist数据集测试分类算法，取得很好的结果。
梯度下降代码python
10-29
这是用python写的梯度下降算法，写的是n维矩阵。
梯度下降法 python_python梯度下降法的简单示例
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12-15 395
梯度下降法的原理和公式这里不讲，就是一个直观的、易于理解的简单例子。1.最简单的情况，样本只有一个变量，即简单的(x，y)。多变量的则可为使用体重或身高判断男女(这是假设，并不严谨)，则变量有两个，一个是体重，一个是身高，则可表示为(x1,x2,y),即一个目标值有两个属性。2.单个变量的情况最简单的就是，函数hk(x)=k*x这条直线(注意：这里k也是变化的，我们的目的就是求一个最优的 k)...
梯度下降，使用python代码
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梯度下降是一种常用的优化算法，用于机器学习中的参数优化问题。其基本思想是，通过不断地迭代，使用训练数据对参数进行调整，使得模型的预测误差最小化。 下面是使用 Python 代码实现梯度下降算法的例子： import numpy as np # 定义损失函数 def loss(x, y, w): y_pred = w * x return (y_pred - y) ** 2 # ...
梯度下降算法实现——基于矩阵的python手写（批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降）
csdn_cc_try
10-19 5551
批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降的python实现 之前写线性回归那一块内容的时候，发过手写二元线性回归梯度下降的博，由于基于方程的写法过于复杂，于是有了这一篇基于矩阵的梯度下降实现~
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多元线性回归&梯度下降法——多元线性回归
shanshuyue的博客
11-06 1387
多特征 当Y值的影响因素不是唯一时，采用多元线性回归模型 例子 梯度下降法——多元线性回归 import numpy as np from numpy import genfromtxt import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 数据 # 读入数据 data = genfromtxt(r"Delivery.csv",delimiter=',') print(data) # 切分数据
多变量线性回归模型——梯度下降法、随机梯度下降法之python实战
zhengxqq27的博客
03-26 2966
这篇文章主要讲述在多变量线性回归模型中运用梯度下降法与随机梯度下降法解决问题的方法。有关于梯度下降法的数学推导不做讲述的重点。在这篇文章里，我们将对一个包含50个样本的数据集使用多变量回归模型进行处理，通过实操来加深对梯度下降法的理解。 一、语言和IDE python3.7 + pycharm 二、问题陈述 给定一个名为“dataForTraining.txt”的文件。该文件包含广东省广州...
梯度下降python实现
04-22
梯度下降法是机器学习任务中最常用的优化方法，这里是其python实现
【机器学习】梯度下降 (python代码）
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10-03 609
梯度下降
Python：梯度下降实现之小例子
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06-25 245
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class GD(object): def __init__(self,seed=None, precision=1.E-6): self.seed = GD.get_seed(seed) # 梯度下降算法的种子点 self.prec = precision # 梯度下降算法的精度 self.path = list() .
python梯度下降代码_Python 梯度下降法
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12-15 204
题目描述：自定义一个可微并且存在最小值的一元函数，用梯度下降法求其最小值。并绘制出学习率从0.1到0.9(步长0.1)时，达到最小值时所迭代的次数的关系曲线，根据该曲线给出简单的分析。代码：# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Jun 4 10:19:03 2019@author: Administrator"""import numpy as npi...
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梯度下降法代码python实现 -有数据有图有真相 今天我们做了一个实验，通过生成多元回归数据进行梯度下降求解权重 生成一份线性数据 y=w1∗x1=w2∗x2+w3∗x3+by=w_1*x_1=w_2*x_2+w_3*x_3+by=w1​∗x1​=w2​∗x2​+w3​∗x3​+b 代码测试为 y=5∗x1=w2∗7+4∗x3+8y=5*x_1=w_2*7+4*x_3+8y=5∗x1​=w2​∗7+4∗x3​+8 为线性数据增加噪声值 y=y+np.random.randn()*1+8 之后通
python梯度下降代码_梯度下降直观解释及Python示例
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梯度下降是所有深度学习的核心。本文简要介绍了该方法的技术细节。考虑一个机器学习模型，在该机器学习模型中，它接受输入，然后根据给定的参数应用一些计算，然后输出结果。然后将输出与一些预期结果进行比较，我们希望看到的是输出尽可能接近这些预期结果。如何以数学方式完成呢？输出和预期的结果之间的差异是由一个函数描述,我们称之为损失函数.为简便起见，我们假设系统的损失函数为抛物线形式:其中θ是微调参数，a和b是...
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梯度下降算法是一种用于求解最小值的算法，常用于机器学习中的参数优化。在进行机器学习训练时，我们通常需要使用梯度下降算法来优化模型的参数，以使得模型的预测效果更好。 下面是一个简单的梯度下降算法的 Python 代码实现： def gradient_descent(x, y, theta, alpha, num_iters): """ :param x: 输入变量，矩阵 :p...
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#!/usr/bin/python#coding=utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 构造训练数据x = np.arange(0., 10., 0.2)# 训练数据点数目m = len(x)#打印训练数据点数目print(m)#创建矩阵1*m,每个元素值为1.0x0 = np.full(m, 1.0)x1 = []for ...
梯度下降算法实例代码
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12-31
### 梯度下降算法Python实例代码 梯度下降是一种广泛应用于机器学习中的优化技术，用于最小化损失函数。下面展示了一个简单的线性回归例子来说明如何实现梯度下降算法[^1]。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据准备 X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) # 添加x_0=1到每个样本中以便于矩阵运算 X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] # 初始化参数θ theta = np.random.randn(2, 1) # 定义超参——迭代次数和步长α iterations = 1000 eta = 0.1 for iteration in range(iterations): gradients = 2/100 * X_b.T.dot(X_b.dot(theta) - y) theta -= eta * gradients print("最终模型参数:", theta) # 绘制拟合直线 X_new = np.array([[0], [2]]) X_new_b = np.c_[np.ones((2, 1)), X_new] y_predict = X_new_b.dot(theta) plt.plot(X_new, y_predict, "r-", linewidth=2, label="预测") plt.plot(X, y, "b.") plt.xlabel("$x_1$", fontsize=18) plt.ylabel("$y$", rotation=0, fontsize=18) plt.legend(loc="upper left", fontsize=14) plt.axis([0, 2, 0, 15]) plt.show() ``` 此段代码实现了批量梯度下降方法，在每次更新过程中都利用到了整个训练集的信息。对于更高效的变体如随机梯度下降(SGD)，可以在每一步仅选取单一样本进行计算并调整权重向量$\theta$；而小批量(Mini-batch)则介乎两者之间，采用固定数量的小批次样本来估计梯度方向[^4]。
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