本篇文章给大家谈谈机器学习梯度下降法python，以及python 梯度下降法对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、梯度下降算法有哪些
- 2、梯度下降法公式
- 3、梯度下降法的原理是什么?
梯度下降算法有哪些
1、定义 梯度下降法（Gradient descent，简称GD）是一阶最优化算法。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。
2、常用的梯度下降法有3种不同的形式：（1）批量梯度下降法，简称BGD，使用所有样本，比较耗时。（2）随机梯度下降法，简称SGD，随机选择一个样本，简单高效。
3、拟牛顿法：拟牛顿法是一种改进的优化算法，它结合了牛顿法的精确性和梯度下降的稳定性。通过使用一个近似Hessian矩阵来代替实际的Hessian矩阵，拟牛顿法能够减少计算的复杂性。
4、随机梯度下降算法如下： 第一步，先随机打乱训练集样本。
5、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。
梯度下降法公式
梯度下降法公式为：梯度下降是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题（线性和非线性都可以）。
其中 θ 是参数， J（θ） 是损失函数， α 是学习率， θ J（θ） 是损失函数关于 θ 的梯度。这样不断迭代调整参数，直到损失函数达到最小值，或者迭代次数达到预定值为止。
更新公式为：w=w-learning_rate*gradient，其中w表示权重，learning_rate表示学习率，gradient是代价函数求导后的梯度。随机梯度下降法：随机梯度下降法是指在训练数据集中随机选择一个样本进行梯度下降。
更新参数：根据梯度下降的公式，更新所有参数（θ）的值，使其向着最小化代价函数（J）的方向移动一步，学习率可以自己设置一个值。θ（i）：=θ（i）-α*δJ/δθ（i）。
梯度下降法的原理是什么?
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。
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。那么如何寻找损失函数的最低点呢？在这里，我们使用了微积分里导数，通过求出函数导数的值，从而找到函数下降的方向或者是最低点（极值点）。
梯度下降原理如下：梯度下降法（Gradient descent，简称GD）是一阶最优化算法。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。
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