用 c 语言写出梯度下降算法伪代码
时间: 2024-04-08 13:34:09 浏览: 17
下面是一个简单的梯度下降算法的伪代码实现:
```c
// 定义目标函数
double targetFunction(double x) {
return x * x - 4 * x + 4;
}
// 计算目标函数的导数
double derivative(double x) {
return 2 * x - 4;
}
// 梯度下降算法
void gradientDescent(double learningRate, double precision) {
double x = 0.0; // 初始值
double delta = 1.0; // 初始步长
int maxIterations = 1000; // 最大迭代次数
int iteration = 0;
while (delta > precision && iteration < maxIterations) {
double gradient = derivative(x);
double prevX = x;
x -= learningRate * gradient; // 更新参数
delta = fabs(x - prevX); // 计算步长
iteration++;
}
printf("梯度下降完成!最终解为: %lf\n", x);
}
int main() {
double learningRate = 0.1; // 学习率
double precision = 0.0001; // 精度
gradientDescent(learningRate, precision);
return 0;
}
```
梯度下降算法通过不断迭代来最小化目标函数。在上述代码中,`targetFunction` 函数表示我们要优化的目标函数,`derivative` 函数计算目标函数的导数。`gradientDescent` 函数实现了梯度下降算法的主要逻辑,其中 `learningRate` 是学习率,`precision` 是迭代的终止条件,`x` 是待优化的变量,`delta` 是步长,`maxIterations` 是最大迭代次数。
在 `gradientDescent` 函数中,我们不断计算目标函数的梯度并根据学习率更新参数 `x`,直到步长小于精度或达到最大迭代次数。最后输出最终的解。
在 `main` 函数中,我们设置学习率和精度,并调用 `gradientDescent` 函数进行梯度下降优化。
请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要根据具体问题进行适当的调整和扩展。