循环迭代,直至满足停止条件 下面是一个简单的Python代码示例,实现最速下降法: importnumpyasnp# 定义目标函数deff(x):returnx[0]**2+x[1]**2# 定义函数的梯度defgrad_f(x):returnnp.array([2*x[0],2*x[1]])# 初始化参数x=np.array([3,4])learning_rate=0.1epsilon=1e-5# 迭代更新参数whileTru...
最速下降法就是采用目标函数值下降得最快的负梯度方向作为探索方向,求目标函数的极小值(当然,如果求最大值可用正梯度方向进行探索)。 1.1.1 探索方向S(k)的确定 目标函数在X(k)点的梯度为: 求目标函数最小点,由于函数沿负梯度方向下降最快,故在X(k)点的探索方向应取该点的负梯度方向: ...
最速下降法的迭代公式为: (xk+1, yk+1) = (xk, yk) - αk * ▽f(xk, yk) 其中,αk为步长,需要通过一定的方式确定。一种常用的方式是使用线搜索方法,即在每一次迭代中,通过搜索一维函数来确定最佳的步长。线搜索的目标是找到一个合适的步长,使得函数在该步长下能够有明显的下降。 在实际应用中,最速...
Python实现最速下降法、共轭梯度法和信赖域狗腿法源代码。可以直接运行,同时将迭代分析绘图。配有详细注释 最优化 狗腿法 最速下降法 共轭梯度2020-04-08 上传大小:5KB 所需:33积分/C币 Logistic算法(随机梯度下降法)的Python代码和数据样本 资源中包含随机梯度下降逻辑回归算法的Python代码和测试数据,python的版本为...
最速下降法python代码 最速下降法算法步骤,一、最速下降法的理念是在每次的迭代过程中,选取一个合适的步长,使得目标函数的值能够最大程度的减小。可以认为是函数的极小值点: 由梯度迭代公式可知:,上式的解释是找到最优的迭代点,使得函数取得极小值时,求出步长。&
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你瞄了一眼这份数据,心想这不太简单了,然后开始敲代码: public int getPrice(int size) { return size * 2; } 1. 2. 3. 到这里,你其实已经得到了一个很简单的算法模型:price = size * 2。和平常机器学习不同的是,这份数据太简单了,简单到你瞄一眼就可以从数据中得出这个算法模型。你在脑子里完成了...
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