python實現簡單的梯度下降法

**如下：

#

梯度下降法模擬
import
numpy as np 
import
matplotlib.pyplot as plt 
plot_x = np.linspace(-1,6,141)  
#計算損失函式對應的導數，即對y=(x-2.5)**2-1求導
defdj(theda):
return 2*(theda-2.5)
#計算theda對應的損失函式值
defj(theda):
try:
return (theda-2.5)**2-1
except
:        
return float('
inf')#
梯度下降法開始
theda_history =  #
用來記錄梯度下降的過程
theda = 0.0 #
以0作為開始點
eta = 0.1  #
設定學習率
#epsilon = 1e-8  由於導數可能達不到0，
#所以設定epsilon,表示損失函式值每次減小不足1e-8就認為已經達到最小值了
#n_itera 用來限制迭代的次數，預設為10000次
#梯度下降函式
def gradient_descent(initial_theda,eta,n_itera=1e4,epsilon=1e-8):
theda =initial_theda
i_itera =0
while i_itera
gradient =dj(theda)
last_theda =theda
theda = theda - eta *gradient
if(abs(j(theda)-j(last_theda))
break
i_itera += 1
defplot_theda_history():
plt.plot(plot_x,j(plot_x))
plt.plot(np.array(theda_history),j(np.array(theda_history)),color='
r',marker='+'
)    plt.show()
gradient_descent(theda,eta)
plot_theda_history()

梯度下降的python實現

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