文件名称:
梯度下降：使用python实现梯度下降。 我在BYU数学专业的python编码实验室Math 495R中完成了这个项目-源码
开发工具:
文件大小: 3kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-20
详细说明：描述
该项目实现了两种不同的一维优化方法，牛顿法和梯度下降法。
牛顿法
牛顿法是一种求根算法，可以对实值函数的根（或零）连续产生更好的近似值。 在该项目中，我对输入函数的一阶导数实施牛顿方法，以识别输入函数的潜在最小和最大值。 牛顿法由下面的函数递归定义。
梯度下降
当二阶导数为正数时，牛顿法效果很好，但是当二阶导数为负数时，牛顿法有时无法收敛。 梯度下降是一种更有效的优化算法，它朝最大减小方向迈进，直到收敛到最小。 步长基于学习率，该学习率是使用从python包scipy导入的一维优化函数找到的。
测验
我在一些不同的函数上测试了牛顿法和梯度下降法的代码。 我测试的功能之一是Rosenbrock函数，在下面包括了一个图表。
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