数模python梯度下降

梯度下降算法是一种常用的优化算法，用于求解目标函数的最小值。在数模中，我们可以使用梯度下降算法来拟合数学模型，找到最佳的参数值。

根据提供的代码，可以看出你正在使用梯度下降算法来寻找最佳的参数值。在代码中，首先定义了代价函数`daijia_sz`，用来计算代价函数的数值。然后使用`temp`函数来更新参数`e0`和`e1`的数值，通过不断迭代来逼近最优解。

在这个例子中，你使用了随机梯度下降法（SGD）来进行优化。SGD是梯度下降算法的一种变种，它每次只使用一个样本来更新参数，而不是使用所有样本。这样可以减少计算量，加快收敛速度。

为了使模型更准确，你可以尝试不同的学习率`a`和循环次数，以找到最理想的参数数值。学习率决定了每次更新参数时的步长，过大或过小的学习率都可能导致效果不佳，需要进行调整。

总结来说，你的代码实现了数模中使用梯度下降算法进行拟合的过程，并且通过不断迭代更新参数来逼近最优解。这样，你可以根据数据和目标函数，找到最佳的参数值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [梯度下降法的python实现1](https://blog.csdn.net/jianbaitou/article/details/125046292)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [03机器学习--梯度下降及python实现](https://blog.csdn.net/weixin_44446756/article/details/124122753)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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