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搜索资源 - python实现梯度法python最速下降法
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Python实现最速下降法、共轭梯度法和信赖域狗腿法源代码
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
所属分类:
专业指导
发布日期:2020-04-08
文件大小:6144
提供者:
SL_World
python实现梯度法 python最速下降法
主要为大家详细介绍了python梯度法,最速下降法的原理,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-17
文件大小:120832
提供者:
weixin_38656741
python+numpy+matplotalib实现梯度下降法
这个阶段一直在做和梯度一类算法相关的东西,索性在这儿做个汇总, 一、算法论述 梯度下降法(gradient descent)别名最速下降法(曾经我以为这是两个不同的算法-.-),是用来求解无约束最优化问题的一种常用算法。下面以求解线性回归为题来叙述: 设:一般的线性回归方程(拟合函数)为:(其中的值为1) 则这一组向量参数选择的好与坏就需要一个机制来评估,据此我们提出了其损失函数为(选择均方误差): 我们现在的目的就是使得损失函数取得最小值,即目标函数为: 如果的值取到了0,意味着我
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-24
文件大小:219136
提供者:
weixin_38694006
梯度下降法介绍及利用Python实现的方法示例
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
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-24
文件大小:295936
提供者:
weixin_38697063
python实现梯度法 python最速下降法
假设我们已经知道梯度法——最速下降法的原理。 现给出一个算例: 如果人工直接求解: 现给出Python求解过程: import numpy as np from sympy import * import math import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.axisartist as axisartist # 定义符号 x1, x2, t = symbols('x1, x2, t') def func(): # 自定义一个函
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-20
文件大小:119808
提供者:
weixin_38605188
用Python实现最速下降法求极值的方法
对于一个多元函数,用最速下降法(又称梯度下降法)求其极小值的迭代格式为 其中为负梯度方向,即最速下降方向,αkαk为搜索步长。 一般情况下,最优步长αkαk的确定要用到线性搜索技术,比如精确线性搜索,但是更常用的是不精确线性搜索,主要是Goldstein不精确线性搜索和Wolfe法线性搜索。 为了调用的方便,编写一个Python文件,里面存放线性搜索的子函数,命名为linesearch.py,这里先只编写了Goldstein线性搜索的函数,关于Goldstein原则,可以参看最优化课本。 线性
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-26
文件大小:164864
提供者:
weixin_38609002
python实现共轭梯度法
共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一,也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中,共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小,具有步收敛性,稳定性高,而且不需要任何外来参数。 算法步骤: import random import numpy as np import matplotlib.pypl
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:157696
提供者:
weixin_38650379