如何在Python中实现梯度下降算法以寻找局部最小值？
梯度下降是机器学习中一种重要的优化方法，用于最小化模型的损失函数。通俗地说，它需要反复改变模型的参数，直到找到最小化损失函数的理想值范围。该方法的工作原理是沿着损失函数负梯度的方向，或者更具体地说，沿着最速下降的路径，迈出微小的一步。学习率是调节算法速度和准确性之间权衡的超参数，它会影响步长的大小。许多机器学习方法，包括线性回归、逻辑回归和神经网络，仅举几例，都采用梯度下降。它的主要应用是模型训练，其目标是最小化目标变量的预期值和实际值之间的差异。在这篇文章中，我们将研究在 Python 中实现梯度下降来找到局部最小值。
现在是时候在 Python 中实现梯度下降了。以下是我们如何实现它的基本说明 -
首先，我们导入必要的库。
定义它的函数及其导数。
接下来，我们将应用梯度下降函数。
应用函数后，我们将设置参数来查找局部最小值，
最后，我们将绘制输出图。
在Python中实现梯度下降
导入库
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 登录后复制
