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
- LochMaster 4.0 汉化版
- element-ui2.15.0.rar下载
- C#停车场管理系统的设计与实现（VS2010+SQLServer2012）
- 一种优化的K-MEANS聚类算法
- 网上书城源代码
- HCIA-Routing_&_Switching_V2.5.rar
- 东北大学 linux 实验报告
- visual c++ 6.0 完整扫雷源代码
- 弹性力学非常经典的教材
- UI设计新模式——基于PSD主题库的设计方法
- 天津市高数竞赛多元积分试题集锦.pdf
- Python小游戏源码-五子棋之人人对战项目源码
- 竞争性编程：竞争性编程问题的解决方案-源码
- scrt_sfx-x86.8.7.0.2143.exe
- gerrit平台介绍PPT.ppt
- Visual c++ vc开发的FTP文件上传客户端工具，功能强大.zip
- youker-assistant-master
- Acute 3D Viewer 4.4
- 步骤条，申请步骤
- 电机的数学模型与仿真分析
- 人脸识别毕业设计
- Teigha.Java 2019.02版本
- Android 实例实现自定义Camera和前后置摄像头切换以及图片缩小放大预览
- jaxb-impl-2.1.3.jar
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