梯度下降 优化 python

梯度下降是一种常用的优化算法，用于求解函数的最小值或最大值。在机器学习中，梯度下降被广泛应用于模型参数的优化过程。

在 Python 中，可以使用 NumPy 库来实现梯度下降优化算法。首先，你需要定义一个损失函数，然后计算该函数对于参数的梯度。接着，通过迭代更新参数，最终使得损失函数的值达到最小。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用梯度下降优化算法来最小化一个简单的二次函数：

import numpy as np

def gradient_descent(x, learning_rate, num_iterations):
    # 定义二次函数：f(x) = x^2 + 5
    def function(x):
        return x**2 + 5
    
    # 计算损失函数的梯度
    def gradient(x):
        return 2*x
    
    for i in range(num_iterations):
        grad = gradient(x)
        x = x - learning_rate * grad
    
    return x

# 初始参数为 10，学习率为 0.1，迭代次数为 100
x = gradient_descent(10, 0.1, 100)
print("Optimized x:", x)

在上述代码中，我们定义了一个二次函数 `function` 和其梯度函数 `gradient`。然后，使用梯度下降算法对初始参数进行优化，得到最小化的值。

当然，实际应用中，梯度下降算法通常用于优化更复杂的损失函数，例如线性回归、逻辑回归或神经网络中的参数优化。这些情况下，你可能需要更多的代码和库来处理数据和构建模型。

希望这个示例代码对你有所帮助！如有更多问题，请继续提问。