本文实例为大家分享了python批量梯度下降算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下
问题:
将拥有两个自变量的二阶函数绘制到空间坐标系中,并通过批量梯度下降算法找到并绘制其极值点
大体思路:
首先,根据题意确定目标函数:f(w1,w2) = w1^2 + w2^2 + 2 w1 w2 + 500
然后,针对w1,w2分别求偏导,编写主方法求极值点
而后,创建三维坐标系绘制函数图像以及其极值点即可
具体代码实现以及成像结果如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3
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