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梯度下降法介绍及利用Python实现的方法示例
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上传时间: 2020-12-24
详细说明：本文主要给大家介绍了梯度下降法及利用Python实现的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说，来一起看看详细的介绍吧。
梯度下降法介绍
梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向（因为在该方向上目标函数下降最快，这也是最速下降法名称的由来）。
梯度下降法特点：越接近目标值，步长越小，下降速度越慢。
直观上来看如下图所示：
这里每一个圈代表一个函数梯度，最中心表示函数极值点，每次迭代根据当前位置求
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