最优化算法python实现篇（4）——无约束多维极值（梯度下降法）
最优化算法python实现篇（4）——无约束多维极值（梯度下降法）摘要算法简介注意事项算法适用性python实现实例运行结果算法过程可视化
摘要
本文介绍了多维无约束极值优化算法中的梯度下降法，通过python进行实现，并可视化展示了算法过程。
算法简介
给定初始点，沿着负梯度方向（函数值下降最快的方向）按一定步长（机器学习中也叫学习率）进行搜索，直到满足算法终止条件，则停止搜索。
注意事项
学习率不能太小，也不能太大，可以多尝试一些值。当然每次沿着负梯度方向搜索时，总会存在一个步长使得该次搜索的函数值最低，也就是一个一维无约束极值问题，可调用黄金分割法的一维无约束优化方法求取最佳步长（学习率
文件下载
评论信息
其他资源
- STM32串口控制DFPlayer_Mini播放模块
- STM32F767 ADC DMA
- 北邮《通信网理论基础课后习题答案》
- PowerBuilder 12.5企业版-005
- PT100温度变送器的正温度系数补偿
- 基于php的毕业设计代码论文源码
- java课设--个人备忘录管理系统
- 0011、采用实时时钟芯片DS1302+AT89C2051的红外遥控LED电子钟.rar
- 纯CSS打造相册效果项目完整源码
- itext 2.1.7
- 基础商品库设计方案（类目\产品\spu\sku）
- elasticsearch-head.zip
- WST 483.7-2016 健康档案共享文档规范第7部分：产后访视.pdf
- for linux R2_16
- Micro USB灯+ 扁口USB LED灯protel 99se 原理图PCB文件.zip
- ethereum-php：PHP的以太坊客户端-源码
- ApacheJMeter_ftp.jar
- Verlog 驱动TLC549在LCD1602显示
- 最新中国全国五级行政区-省市区县乡镇村MySQL数据库
- 8数码问题的c++代码
- STM32F429使用外扩SDRAM运行程序的方法
- PCI库函数源代码
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明