python机器学习梯度下降（numpy 梯度下降）

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1、初始化模型参数。计算预测值和真实值之间的误差。计算误差关于模型参数的偏导数（梯度）。根据梯度更新模型参数。重复步骤2到4，直到达到收敛条件或训练轮数达到预设值。

2、用随机值初始化权重和偏差。把输入传入网络，得到输出值。计算预测值和真实值之间的误差。对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差。重复迭代，直至得到网络权重的最佳值。

3、梯度下降算法的流程：①初始化：随机选取取值范围内的任意数。②循环操作：计算梯度；修改新的变量；判断是否达到终止：如果前后两次的函数值差的绝对值小于阈值，则跳出循环；否则继续。③输出最终结果。

4、具体而言，梯度下降算法的工作过程如下：首先，选择一组初始的参数。然后，计算当前参数下的损失函数值。接着，计算损失函数关于参数的导数（即梯度），并沿着梯度的反方向调整参数。

5、并按迭代公式对控制参量的取值进行修正；下图为随机并行梯度下降算法的迭代公式。在进行梯度估计时，可使用双边扰动来提高梯度估计的精度。

梯度下降算法是一种最优化算法。基本原理是：通过不断迭代调整参数来使得损失函数的值达到最小。每次迭代都会根据当前的参数来计算损失函数的梯度，然后沿着梯度的反方向调整参数，使得损失函数的值变小。

梯度下降法的原理如下：梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值（也可以沿梯度上升方向求解极大值）。其迭代公式为，其中代表梯度负方向，表示梯度方向上的搜索步长。

在当前位置求偏导，即梯度，正常的梯度方向类似于上山的方向，是使值函数增大的，下山最快需使最小，从负梯度求最小值，这就是梯度下降。梯度上升是直接求偏导，梯度下降则是梯度上升的负值。

梯度下降法是一种常用的优化算法，用于解决参数训练问题。其原理是使用当前参数值求出损失函数的梯度，并沿着梯度的反方向进行迭代，直到损失函数达到最小值为止。

而降低损失函数的值，我们一般***用梯度下降这个方法。所以，梯度下降的目的，就是为了最小化损失函数。梯度下降的原理寻找损失函数的最低点，就像我们在山谷里行走，希望找到山谷里最低的地方。

1、梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法，但是不该与近似积分的最陡下降法（英语：Method of steepest descent）混淆。

2、梯度下降是通过迭代搜索一个函数极小值的优化算法。使用梯度下降，寻找一个函数的局部极小值的过程起始于一个随机点，并向该函数在当前点梯度（或近似梯度）的反方向移动。梯度下降算法是一种非常经典的求极小值的算法。

3、梯度下降是迭代法的一种，梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。

4、梯度下降法是一种常用的优化算法，用于求解函数的最小值或最大值。在机器学习中，梯度下降法被广泛应用于求解模型参数的最优解。梯度下降法的基本思想是，通过不断地迭代更新参数，使目标函数的值不断地逼近最优解。

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