python最优化算法实战
日期：2024-03-11 12:52:58 / 人气：
Python中有很多常用的最优化算法，包括梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等。下面我将以梯度下降算法为例，为您介绍最优化算法的实战。
梯度下降是一种迭代优化算法，通常用于最小化目标函数。其核心思想是：在每一步迭代中，朝着目标函数的负梯度方向移动一定距离，以达到减小目标函数值的目的。以下是一个简单的示例代码，使用梯度下降算法来优化一个简单的二次函数。
在这个例子中，我们定义了一个二维的目标函数 和其梯度函数 ，初始化参数 ，设置学习率 和迭代次数 。在每一次迭代中，我们计算当前位置的梯度值 ，并朝着负梯度方向移动一定距离 ，以更新参数 。最后，我们打印出每次迭代的结果，包括更新后的参数值和目标函数值。
当然，实际应用中的目标函数和梯度函数往往更为复杂，梯度下降算法也有许多改进和优化的变种。不过，这个简单的示例可以帮助您了解梯度下降算法的基本实现原理。
