python输出梯度下降损失函数
时间: 2023-11-20 12:51:46 浏览: 34
在Python中,可以使用NumPy和SciPy库来实现梯度下降算法。下面是一个简单的例子,展示了如何使用梯度下降算法来最小化Rosenbrock函数的损失函数:
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
# 定义Rosenbrock函数
def rosenbrock(x):
return (1 - x[0])**2 + 100 * (x[1] - x[0]**2)**2
# 定义损失函数
def loss_function(theta):
return rosenbrock(theta)
# 初始化参数
theta = np.array([0, 0])
# 使用梯度下降算法最小化损失函数
result = minimize(loss_function, theta, method='CG', options={'maxiter': 1000})
# 输出最小化损失函数的结果
print(result)
```
在上面的代码中,我们首先定义了Rosenbrock函数和损失函数。然后,我们初始化了参数theta,并使用SciPy库中的minimize函数来最小化损失函数。在这个例子中,我们使用了共轭梯度法(CG)作为优化算法,并设置了最大迭代次数为1000。最后,我们输出了最小化损失函数的结果。
相关问题
python实现梯度下降算法函数
Sure, 可以直接回答这个问题。以下是一个 Python 实现的梯度下降算法函数:
```python
import numpy as np
def gradient_descent(x, y, theta, alpha, num_iters):
m = len(y)
for i in range(num_iters):
h = np.dot(x, theta)
error = h - y
gradient = (1/m) * np.dot(x.transpose(), error)
theta = theta - alpha * gradient
return theta
```
这个函数实现的是针对多元线性回归的梯度下降算法。其中 x 是输入特征向量的矩阵,y 是对应的输出向量,theta 是待学习的参数向量,alpha 是学习率,num_iters 是迭代次数。
python 梯度下降法函数
在Python中,可以使用NumPy库来实现梯度下降算法。以下是一个简单的Python函数来执行梯度下降法:
```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
for _ in range(num_iterations):
predictions = X.dot(theta) # 预测值
errors = predictions - y # 误差
gradient = X.T.dot(errors) / num_samples # 梯度
theta -= learning_rate * gradient # 参数更新
return theta
```
这个函数接受输入变量X(特征矩阵),y(目标向量),学习率和迭代次数作为参数,然后返回计算出的参数theta。