python梯度下降法

梯度下降法（Gradient Descent）是一种常见的优化算法，常用于神经网络模型中的参数优化。它的基本思想是沿着函数的负梯度方向逐步迭代，找到函数的最小值。

在使用梯度下降法求解最优解时，需要确定以下几个参数：

- 学习率（learning rate）：每次迭代更新参数时，所采用的步长大小。如果设置过大，则可能会导致算法不稳定，甚至无法收敛；如果设置过小，则会导致收敛速度缓慢，需要更多的迭代次数。
- 迭代次数（epochs）：指定梯度下降算法的迭代次数，一般情况下需要通过实验来确定。
- 初始参数值（initial parameters）：用于指定模型的初始参数值，一般情况下可以随机初始化。

下面是一个简单的 Python 代码实现：

def gradient_descent(X, y, alpha, epochs):
    m, n = X.shape
    theta = np.zeros(n)
    for i in range(epochs):
        h = np.dot(X, theta)
        loss = h - y
        gradient = np.dot(X.T, loss) / m
        theta = theta - alpha * gradient
    return theta

其中，X 和 y 分别表示训练数据的特征矩阵和标签向量，alpha 表示学习率，epochs 表示迭代次数。函数返回的是最终的参数值 theta。

在使用梯度下降法时，还需要注意一些常见的问题，比如梯度爆炸和梯度消失等。为了解决这些问题，通常可以采用正则化、批量归一化等技术。