使用梯度下降法求多元函数的系数并与最小二乘法进行比较梯度下降法的原理和概念梯度下降法求解多元函数的极值梯度下降法求解多元函数的系数最小二乘法求解多元函数的系数比较和总结
梯度下降法的原理和概念
偏导数：就是对函数的两个未知数求微分
然后得到的函数
例如一个函数为y=x12+x22+2x1x2
d(y)/d(x1)=2×1+2×2
d(y)/d(x2)=2×2+2×1
学习率：
也称为迭代的步长，优化函数的梯度是不断变化的，有时候变化很大，有时候变化很小，所以需要将每次的梯度变化控制在一个合适的范围内。
梯度：
梯度其实就是函数的变化率，在多元函数中，梯度变为了向量，有了变化的方向。
梯度的方向
2021-12-07 14:07:04
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梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降法是最常采用的方法之一。
多元函数的图像显示
方程为z=x1 ^2 + 2 * x2 ^2 – 4 * x1- 2 * x1 * x2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
%matplotlib inline
import math
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import warnings
def f2(x1,x2)
2021-12-06 20:00:25
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代码为Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization的复现，并有代码注释，以便读者理解学习。
2021-12-06 14:27:21
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机器学习过程中经常需要可视化，有助于加强对模型和参数的理解。
下面对梯度下降过程进行动图演示，可以修改不同的学习率，观看效果。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython import display
X = 2*np.random.rand(100,1)
y = 4+3*X+np.random.randn(100,1) # randn正态分布
X_b = np.c_[np.ones((100,1)),X] # c_行数相等，左右拼接
eta = 0.1 # 学习率
n_iter = 1000 # 迭代次数
2021-12-05 13:49:25
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主要介绍了python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-12-04 18:39:52
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有关于求取图像平均梯度的matlab M 文件；可以为你省去那么一点时间。 ———共享改变未来！——— 有关于求取图像平均梯度的matlab M 文件；可以为你省去那么一点时间。 ———共享改变未来！———
2021-12-03 22:11:11
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