梯度下降【无约束最优化问题】
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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