梯度下降实现案例（含python代码）

最新推荐文章于 2025-07-10 22:51:54 发布
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#批量梯度下降 #python #机器学习

本文介绍了梯度下降法在机器学习中的应用，特别是在线性回归问题中的使用。通过解释损失函数和梯度下降的核心思想，展示了如何利用梯度下降求解预测函数的系数，以达到最小化损失函数的目标。还提供了简单的Python代码实现，探讨了不同学习率对结果的影响，并提及了批量梯度下降在处理大规模数据集时的局限性，为读者引入了随机梯度下降的概念。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


基础：损失函数的定义，参考http://blog.youkuaiyun.com/l18930738887/article/details/50615029

目标：已知学习样本，求解预测函数的系数，希望损失函数取到最小值。

一、原理介绍：

假设我们已知门店销量为

门店数X

实际销量Y

1

13

2

14

3

20

4

21

5

25

6

30
我们如何预测门店数X与Y的关系式呢？假设我们设定为线性：Y=a0+a1X

接下来我们如何使用已知数据预测参数a0和a1呢？这里就是用了梯度下降法：


左侧就是梯度下降法的核心内容，右侧第一个公式为假设函数，第二个公式为损失函数。

其中 表示假设函数的系数，

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