使用js实现2个颜色的梯度

以下是使用JavaScript实现两个颜色的线性渐变的示例代码： ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Gradient Demo</title> <style> body { height: 100vh; background: linear-gradient(to bottom, #FFC107, #FF5722); } </style> </head> <body> <script> var body = document.getElementsByTagName("body")[0]; var gradient = "linear-gradient(to bottom, #FFC107, #FF5722)"; body.style.background = gradient; </script> </body> </html> ``` 在上面的示例中，我们首先在CSS样式表中定义了一个线性渐变背景，然后使用JavaScript获取了文档中的`<body>`元素，并将其背景设置为我们定义的渐变。如果您想使用其他颜色，只需将`#FFC107`和`#FF5722`替换为您选择的颜色代码即可。

使用python实现一个一维损失函数的梯度下降算法

梯度下降算法是一种优化算法，可以用于求解损失函数的最小值。而一维的损失函数是指只有一个自变量的损失函数。要使用Python实现一维损失函数的梯度下降算法，可以按照以下步骤进行： 1. 首先，选择一个初始的自变量值作为起始点。可以选择一个任意的值。 2. 然后，定义一维损失函数。例如，可以选择凸函数二次函数作为损失函数。 3. 接下来，计算损失函数关于自变量的导数，即梯度。对于一维的损失函数，可以使用微分的方法直接计算导数。 4. 然后，使用梯度下降算法进行迭代更新自变量的值。根据梯度的方向和大小，更新自变量的值。更新的方式可以使用学习率来控制每次更新的步长。 5. 继续迭代计算，直到达到设定的停止条件，例如达到最大迭代次数或梯度的大小小于一个阈值。下面是一个简单的Python代码实现一维损失函数的梯度下降算法的例子： ```python # 定义一维损失函数 def loss_function(x): return x**2 + 5 # 计算损失函数关于自变量的导数 def gradient(x): return 2*x def gradient_descent(): # 设置初始自变量值 x = 0 # 设置学习率 learning_rate = 0.1 # 设置停止条件，达到最大迭代次数停止 max_iterations = 100 # 设置梯度阈值 gradient_threshold = 0.01 # 使用梯度下降算法进行迭代更新 for i in range(max_iterations): # 计算梯度 grad = gradient(x) # 根据梯度和学习率更新自变量 x = x - learning_rate * grad # 判断是否达到停止条件 if abs(grad) < gradient_threshold: break return x, loss_function(x) # 调用梯度下降算法进行优化 result = gradient_descent() print("最小值位置：", result[0]) print("最小值：", result[1]) ``` 运行以上代码，可以得到最小值的位置和最小值的值。

使用 python 编程实现固定步长的梯度下降法

以下是使用 Python 编程实现固定步长的梯度下降法的示例代码： ``` python import numpy as np def gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iters): m = y.size J_history = np.zeros(num_iters) for i in range(num_iters): h = X.dot(theta) error = h - y theta = theta - (alpha * (1/m) * X.T.dot(error)) J_history[i] = compute_cost(X, y, theta) return (theta, J_history) def compute_cost(X, y, theta): m = y.size h = X.dot(theta) J = 1/(2*m) * np.sum(np.square(h-y)) return J # 测试样例 X = np.array([[1, 2], [1, 3], [1, 4], [1, 5]]) y = np.array([7, 9, 11, 13]) theta = np.array([0, 0]) alpha = 0.01 num_iters = 1000 theta, J_history = gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iters) print('theta:', theta) print('J_history:', J_history) ``` 在这个示例中，我们首先定义了一个 `gradient_descent` 函数来执行梯度下降算法，该函数接受训练数据、初始参数、学习率和迭代次数作为参数，并返回最终参数和每次迭代的代价函数值。然后我们定义了一个 `compute_cost` 函数来计算代价函数的值。在测试样例中，我们使用了一个简单的数据集来测试我们的代码，数据集包含两个特征和一个目标变量。我们运行梯度下降算法来找到最适合数据集的线性回归模型，并输出最终参数和代价函数值。

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