python实现梯度下降法球根

梯度下降法是一种用于求解最优化问题的迭代算法。在Python中，可以通过编写代码来实现梯度下降法。

下面是一个基本的Python代码示例，用于实现梯度下降法来求解函数的最小值：

import numpy as np

def gradient_descent(learning_rate, num_iterations):
    # 初始化参数
    theta = 0
    x = [1, 2, 3, 4, 5]  # 输入特征
    y = [2, 4, 6, 8, 10]  # 目标变量

    # 迭代更新参数
    for i in range(num_iterations):
        # 计算梯度
        gradient = 0
        for j in range(len(x)):
            gradient += (theta * x[j] - y[j]) * x[j]
        # 更新参数
        theta = theta - learning_rate * gradient

    return theta

# 设置学习率和迭代次数
learning_rate = 0.01
num_iterations = 100

# 调用梯度下降函数
result = gradient_descent(learning_rate, num_iterations)

print("最优参数为：", result)

在上述代码中，我们定义了一个gradient_descent函数来执行梯度下降算法。它接受学习率和迭代次数作为输入，并返回最优参数。在每次迭代中，我们根据梯度计算新的参数值，并通过迭代来优化参数，直到达到最小值。