gradient_descent(0., eta) plot_theta_history() len(theta_history) # Out[16]: # 424 eta = 0.001 # 取值太小 theta_history = [] gradient_descent(0., eta) plot_theta_history() eta = 0.8 # 取值较大 theta_history = [] gradient_descent(0., eta) plot_theta_history() eta = 1.1 #...
由于导数的绝对值越来越小,那么随后更新的幅度也会越来越小,最终就会停留在极值点的位置了。接下来我将用 Python 来实现这个过程,并让刚才的步骤迭代 1000 次。 「算法初始化」 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 初始算法开始之前的坐标 # cur_x 和cur_y cur_x = 6 cur_y = (cur_...
Python 1import numpy as np 2 3def gradient_descent( 4 gradient, x, y, start, learn_rate=0.1, n_iter=50, tolerance=1e-06 5): 6 vector = start 7 for _ in range(n_iter): 8 diff = -learn_rate * np.array(gradient(x, y, vector)) 9 if np.all(np.abs(diff) <= tolerance...
机器学习课程也上了一段时间了,今天就带大家从 0 开始手把手用 Python 实现第一个机器学习算法:单变量梯度下降(Gradient Descent)! 我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。 一、如何最快下山? 在学习算法之前先来看一个日常生活的例子:下山。 想象一下你出去旅游爬山,爬到山顶后已经傍晚了,很快太阳就会...
gradient_descent, utilizing compute_gradient and compute_cost The naming of python variables containing partial derivatives follows this pattern, ∂𝐽(𝑤,𝑏)∂𝑏 will be dj_db. w.r.t is With Respect To, as in partial derivative of 𝐽(𝑤𝑏) With Respect To 𝑏 . ...
python中gradient函数 gradient descent python 说明:以下内容为学习刘建平老师的博客所做的笔记 梯度下降(Gradient Descent)小结www.cnblogs.com 因为个人比较喜欢知乎文章的编辑方式,就在这里边记笔记边学习,喜欢这个博客的朋友,可以去刘建平老师的博客follow,老师的github链接:...
假设f(x)=x2,接下来则使用梯度下降法找最小值。 逻辑思路: (1)任意设定一起始点(x_start); (2)计算该点的梯度 fd(x); (3)沿着梯度更新 x,逐步逼近最佳解,幅度大小以学习率控制。新的 x = x - 学习率(Learning Rate) * 梯度; (4)重复步骤(2)(3),判断梯度是否接近于0,若已很逼近于0,即可找...
随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)算法其实相当直观。以下是迭代步骤,帮助理解SGD的工作原理: 初始化(步骤1) 首先,您初始化模型的参数(权重)。这可以通过随机方式或其他初始化技术来完成。SGD的起始点至关重要,因为它影响算法将要采取的路径。
def gradient_descent_runner(points, starting_b, starting_m, learning_rate, num_iterations): b = starting_b m = starting_m for i in range(num_iterations): b, m = step_gradient(b, m, array(points), learning_rate) return [b, m] ...
在机器学习领域，梯度下降扮演着至关重要的角色。随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）作为一种优化算法，广泛应用于模型训练和参数优化，尤其在处理大型数据集时表现出卓越的性能。梯度下降算法的美妙之处在于其简洁与优雅的特性，通过不断迭代以最小化函数值，犹如在山巅寻找通往山脚最低点的...