import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plot_x=np.linspace(-1,6,141) #在-1到6之間等距的生成141個數
plot_y=(plot_x-2.5)**2+3 # 同時根據plot_x來生成plot_y
在二次函式中，梯度就是導數的意思，所以我們就需要定義乙個求導數的函式和乙個求函式值的函式。
###定義乙個求二次函式導數的函式dj
def dj(x):
return 2*(x-2.5)
###定義乙個求函式值的函式j
def j(x):
try:
return (x-2.5)**2+3
except:
return float('inf')
x=0.0 #隨機選取乙個起始點
eta=0.1 #學習率
epsilon=1e-8 #用來判斷是否到達二次函式的最小值點的條件
history_x=[x] #用來記錄使用梯度下降法走過的點的x座標
while true:
gradient=dj(x) #梯度（導數）
由圖可以知道，從x=0.0開始，當向最低點逼近的過程中，x的軌跡越來越密集。這是因為向最低點靠近的過程中，x的導數值越來越小，導致x減小的幅度越來越小，所以軌跡會越來越密集，最後停在最低點。根據圖中的資料我們也可以知道x具體取了哪些值。
在這裡只是利用梯度下降法解決了二維空間的最值問題。轉化到多維空間也是類似，梯度也就是對多個自變數x的的偏導數所組成的向量，向量所指的方向也就是函式增大的方向，思想都是一樣的。只不過是從數值運算轉換成向量運算了。簡單吧,hihi！
梯度下降法求解函式極大值 Matlab
目錄題目 作答1.建立函式檔案ceshi.m 2.這是呼叫的命令，也可以寫在.m檔案裡 3.輸出結果 題外話 本文使用matlab作答 function x1,y1,f now,z ceshi z1,z2 梯度下降法求函式區域性極大值 冀瑞靜 函式 f x,y 目的 求區域性極大值和對應的極大值點座...
梯度下降法 求解最優解
import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import math from mpl toolkits.mplot3d import axes3d 設定在jupyter中matplotlib的...
梯度下降法求解線性回歸
梯度下降法 英語 gradient descent 是乙個一階最優化演算法，通常也稱為最速下降法。要使用梯度下降法找到乙個函式的區域性極小值，必須向函式上當前點對應梯度 或者是近似梯度 的反方向的規定步長距離點進行迭代搜尋。如果相反地向梯度正方向迭代進行搜尋，則會接近函式的區域性極大值點 這個過程則...