文件名称:
Python实现多元线性回归方程梯度下降法与求函数极值
开发工具:
文件大小: 103kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-21
详细说明：梯度下降法
梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。
假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低；因此，下山的路径就无法确定，必须利用自己周围的信息一步一步地找到下山的路。这个时候，便可利用梯度下降算法来帮助自己下山。怎么做呢，首先以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着下降方向走一步，然后又继续以当前位置为基准，再找最陡峭的地方，再走直到最后到达最低处；同理上山也是如此，只是这时候就变成梯度上升算法了
梯度下降
梯度下降的基本过程就和下山的场景很类似。
首先，我们有一个可微分的函数。这个
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