编写用梯度下降法求函数y的最小值的代码
时间: 2023-03-12 19:47:12 浏览: 55
使用梯度下降法求函数y的最小值的代码如下:def gradient_descent(f, x0, learning_rate, precision):
x_old = x0
x_new = x_old - learning_rate * f(x_old)
while abs(x_new - x_old) > precision:
x_old = x_new
x_new = x_old - learning_rate * f(x_old)
return x_new min = gradient_descent(f, x0, learning_rate, precision)
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编写用梯度下降法求函数y的最小值的python代码
可以使用以下python代码编写梯度下降法求函数y的最小值:def gradient_descent(x,y):
n = len(x)
alpha = 0.01
iters = 1000
theta = np.ones(n)
for i in range(iters):
grad = np.zeros(n)
for j in range(n):
grad[j] = (y[j] - np.dot(x[j], theta))*x[j][j]
theta = theta + alpha*grad
return theta
如何用梯度下降法求函数的最小值
首先,我们需要确定一个损失函数,该函数用来衡量模型的预测结果与真实结果之间的差异。然后,我们需要确定一个初始参数值,在梯度下降的过程中不断调整参数值,使得损失函数的值不断降低,直到达到一个最小值。
具体而言,我们首先计算损失函数对参数的导数,即损失函数的梯度。然后,我们根据梯度的方向和大小,调整参数的值,使得损失函数的值不断降低。这个过程可以重复多次,直到达到一个最小值,即损失函数的局部最小值或全局最小值。