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_x-1)**2 + 1 # 设置学习率 eta 为 0.05 eta = 0.05 # 变量 iter 用于存储迭代次...
# initialize parametersw_init =0b_init =0# some gradient descent settingsiterations =10000tmp_alpha =1.0e-2# run gradient descentw_final, b_final, J_hist, p_hist = gradient_descent(x_train ,y_train, w_init, b_init, tmp_alpha, iterations, compute_cost, compute_gradient)print(f"(w,...
梯度下降（Gradient Descent）是一种优化算法，用于最小化一个函数，通常在机器学习和人工智能中用于找到函数的局部最小值。这个函数通常是损失函数，它衡量了模型预测值与实际值之间的差异。梯度下降的核心思想是迭代地调整参数，以减少损失函数的值。用于求解无约束优化问题的迭代算法，特别常用于机器学习中的参数估计问...
Python 1import numpy as np 2 3def gradient_descent( 4 gradient, start, learn_rate, n_iter=50, tolerance=1e-06 5): 6 vector = start 7 for _ in range(n_iter): 8 diff = -learn_rate * gradient(vector) 9 if np.all(np.abs(diff) <= tolerance): 10 break 11 vector += diff ...
随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)为传统梯度下降方法增添了一些新意。术语‘随机’指的是与随机概率相关的系统或过程。因此,这种随机性被引入到梯度计算的方式中,与标准梯度下降相比,显著改变了其行为和效率。 在传统的批量梯度下降中,你需要计算整个训练集的损失函数梯度。可以想象,对于大型数据集而言,这...
1importnumpy as np2importmatplotlib.pyplot as plt3fromnumpyimportarange4frommatplotlib.font_managerimportFontProperties5plt.ion()678#函数 f(x)=x^29deff(x):returnx ** 2101112#一阶导数:dy/dx=2*x13deffd(x):return2 *x141516defGD(x_start, df, epochs, lr):17xs = np.zeros(epochs+1)18w ...
在实践中,我们可以使用Python等编程语言来实现梯度下降算法。下面是一个简单的Python代码示例: import numpy as np def gradient_descent(f, df, x, learning_rate=0.01, max_iterations=1000): for i in range(max_iterations): z = f(x) gradient = df(x) ...
教程Python代码如下:(numpy版+torch版) Python代码:numpy版 import numpy as np # f = w * x 此处不加偏置 # f = 2 * x X = np.array([1,2,3,4],dtype=np.float32) Y = np.array([2,4,6,8],dtype=np.float32) # 初始化权重 ...
代码实现如下:(下载链接:https:///Airuio/Implementing-Stochastic-gradient-descent-by-using-Python-) import numpy as np from numpy.random import seed class AdalineSGD(object): def __init__(self,eta=0.01,n_iter=10,shuffle=True,random_state=None): ...
python中gradient是干嘛的gradientdescentpython 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(GradientDescent)!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...