求解函式梯度（Python，numpy

#求函式的梯度，也就是所有偏導的組合

import numpy as np
defnumberical_grandient
(f, x)
:    h =1e-
4#定義乙個微小量，不能太小，太小計算機沒法正確表示
grad = np.zeros_like(x)
#生成和x形狀相同的陣列
for idx in
range
(x.size)
:#計算所有偏導
tmp_val = x[idx]
x[idx]
= tmp_val + h            #要計算的那個自變數加h，其餘不變
fxh1 = f(x)
#計算f(x+h)
x[idx]
= tmp_val - h           #計算f(x-h)
fxh2 = f(x)
grad[idx]
=(fxh1 - fxh2)/(
2*h)
#計算偏導
x[idx]
= tmp_val
return grad
deffunction_2
(x):
#定義函式：f(x) = x1^2+x2^2
return x[0]
**2+ x[1]
**2#輸出三個梯度
print
(numberical_grandient(function_2, np.array(
[3.0
,4.0])
))print
(numberical_grandient(function_2, np.array(
[0.0
,2.0])
))print
(numberical_grandient(function_2, np.array(
[3.0
,0.0])
))

cost函式梯度求解證明

cost函式形式 簡單回顧一下幾個變數的含義 表1 cost函式解釋 x i 每個樣本資料點在某乙個特徵上的值，即特徵向量x的某個值 y i 每個樣本資料的所屬類別標籤 m樣本資料點的個數 h x 樣本資料的概率密度函式，即某個資料屬於1類 二分類問題 的概率 j 代價函式，估計樣本屬於某類的風險程...

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