梯度下降算法python代码
时间: 2024-03-02 10:47:24 浏览: 46
梯度下降算法是一种常用的优化算法,用于求解函数的最小值。以下是一个简单的梯度下降算法的Python代码示例:
```python
import numpy as np
def gradient_descent(X, y, learning_rate, num_iterations):
num_samples, num_features = X.shape
theta = np.zeros(num_features) # 初始化参数向量
for i in range(num_iterations):
# 计算预测值
y_pred = np.dot(X, theta)
# 计算误差
error = y_pred - y
# 计算梯度
gradient = np.dot(X.T, error) / num_samples
# 更新参数
theta -= learning_rate * gradient
return theta
# 示例数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([4, 7, 10])
# 调用梯度下降算法
learning_rate = 0.01
num_iterations = 1000
theta = gradient_descent(X, y, learning_rate, num_iterations)
print("最优参数:", theta)
```
相关问题:
1. 什么是梯度下降算法?
2. 如何选择学习率和迭代次数?
3. 梯度下降算法的优缺点是什么?
4. 还有哪些常用的优化算法?
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