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Gradient Descent 代码实现
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # create data np.random.seed(0) n_sample = 100 dis = np.random.rand(n_sample) acc = dis * 8 + np.random.random(n_sample) * 4 my_data = {'distance': dis, 'accuracy'随机梯度下降法
随机梯度下降法的思想 每次更新权值不再利用整个数据集，而是随机选择其中1个样本。随机梯度下降法使用的是近似梯度，走的缓慢，相比于梯度下降法，不是那么容易陷入到局部最优中 python实现 import numpy as np import random x1 = np.array([2104, 1600, 2400, 1416, 3000]) x2 =人工智能与机器学习-梯度下降法
人工智能与机器学习-梯度下降法 一、梯度下降法概述 梯度下降法（Gradient descent）是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。 二、梯度下降法直观理解 以人下山为例，机器学习之线性回归_覃秉丰——源码
一元线性回归 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 读取数据 data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',') x_data = data[:, 0] y_data = data[:, 1] # plt.scatter(x_data, y_data) # plt.show() # 学习率 learning rate lr = 0.0001