目录

  • 前言
  • 1.无约束最优化
  • 2.梯度下降
  • 3.梯度下降公式
  • 4.学习率
  • 5.全局最优化
  • 6.梯度下降步骤
  • 7.代码模拟梯度下降
    • 7.1 构建函数和导函数
    • 7.2 函数可视化
    • 7.3 求函数的最小值
      • 7.3.1 导函数可解
      • 7.3.2 导函数不可解(梯度下降)

前言

本文属于 线性回归算法【AIoT阶段三】,这里截取自其中一段内容,方便读者理解和根据需求快速阅读。本文通过公式推导+代码两个方面同时进行,因为涉及到代码的编译运行,如果你没有 NumPyNumPyNumPy,PandasPandasPandas,MatplotlibMatplotlibMatplotlib 的基础,建议先修文章:数据分析三剑客【AIoT阶段一(下)】(十万字博文 保姆级讲解),本文是梯度下降的第一部分,后续还会有:三种梯度下降方法与代码实现梯度下降优化

1.无约束最优化

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