python 梯度下降法函数

在Python中，可以使用NumPy库来实现梯度下降算法。以下是一个简单的Python函数来执行梯度下降法：

import numpy as np

def gradient_descent(X, y, learning_rate, num_iterations):
    num_samples, num_features = X.shape
    theta = np.zeros(num_features)  # 初始化参数
    
    for _ in range(num_iterations):
        predictions = X.dot(theta)  # 预测值
        errors = predictions - y  # 误差
        gradient = X.T.dot(errors) / num_samples  # 梯度
        theta -= learning_rate * gradient  # 参数更新
    
    return theta

这个函数接受输入变量X（特征矩阵），y（目标向量），学习率和迭代次数作为参数，然后返回计算出的参数theta。

相关问题

python实现梯度下降算法函数

Sure, 可以直接回答这个问题。以下是一个 Python 实现的梯度下降算法函数：

import numpy as np

def gradient_descent(x, y, theta, alpha, num_iters):
    m = len(y)
    for i in range(num_iters):
        h = np.dot(x, theta)
        error = h - y
        gradient = (1/m) * np.dot(x.transpose(), error)
        theta = theta - alpha * gradient
    return theta

这个函数实现的是针对多元线性回归的梯度下降算法。其中 x 是输入特征向量的矩阵，y 是对应的输出向量，theta 是待学习的参数向量，alpha 是学习率，num_iters 是迭代次数。

python 梯度下降算法

梯度下降算法是一种优化算法，常用于机器学习和深度学习领域。它的基本思想是：通过不断地迭代来调整参数，使得模型的损失函数最小化。

在使用梯度下降算法时，我们需要先设定初始参数值，然后计算损失函数的梯度。损失函数的梯度可以告诉我们如何调整参数，使得损失函数最小化。然后，我们按照梯度的方向，调整参数的值。这个过程重复进行，直到损失函数的值达到最小值为止。

举个例子，假设我们有一个线性回归模型，模型的参数为 w 和 b。损失函数为：

Loss = 1/n * Σ(y_pred - y)^2

其中 y_pred 是模型预测的值，y 是真实值，n 是样本数量。

我们希望通过迭代调整 w 和 b 的值，使得损失函数的值最小化。我们可以使用梯度下降算法来实现。

首先设定初始参数值，然后计算损失函数的梯度：

∂Loss/∂w = 2/n * Σ(y_pred - y) * x

∂Loss/∂b = 2/n * Σ(y_pred - y)

然后，我们按照梯度的方向调整参数的