本文实例为大家分享了python实现最速下降法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 代码： from sympy import * import numpy as np def backtracking_line_search
，下降方向满足 g k T d < 0 g_{k}^{T}d<0 gkTd<0 \qquad 收敛性和收敛速度 收敛性 算法产生的点阵 { x k } \{x_{k}\} { xk...\qquad 负梯度法和牛顿 ( N e w t o n ) (Newton) (Newton)型方法 N e w t o n Newton Newton型方法特殊情形的一种负梯度方法—最速下降法。...\qquad 最速下降法在 G G G度量定义下的收敛速度 给定正定二次函数 f ( x ) = 1 2 x T G x + b T x f(x)=\frac{1}{2}x^{T}Gx+b^{T}x...f(x)=21xTGx+bTx由负梯度方向为 d k = − g k d_{k}=-g_{k} dk=−gk则求解最速下降法步长为 α m i n = a r g m i n α >...\qquad 由最速下降法收敛速度式得： λ m a x + λ m i n λ m a x − λ m i n = c o n d ( G ) − 1 c o n d ( G ) + 1 = Δ
假设我们已经知道梯度法——最速下降法的原理。
在一般问题的优化中，最速下降法和共轭梯度法都是非常有用的经典方法，但最速下降法往往以”之”字形下降，速度较慢，不能很快的达到最优值，共轭梯度法则优于最速下降法，在前面的某个文章中，我们给出了牛顿法和最速下降法的比较...算法来源：《数值最优化方法》高立，P111 我们选用了64维的二次函数来作为验证函数，具体参见上书111页。...采用的三种方法为： 共轭梯度方法（FR格式）、共轭梯度法（PRP格式）、最速下降法 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Oct 01 15:01:54...math import matplotlib.pyplot as pl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D as ax3 import SD#这个文件里有最速下降法...从图中可以看出，最速下降法SD的迭代次数是最多的，在与共轭梯度（FR与PRP两种方法）的比较中，明显较差。
梯度下降算法 1.1 什么是梯度下降 在线性回归中，我们使用最小二乘法，能够直接计算损失函数最小值时的参数值，但是，最小二乘法有使用的限制条件，在大多数机器学习的使用场景之下，我们会选择梯度下降的方法来计算损失函数的极小值...，首先梯度下降算法的目标仍然是求最小值，但和最小二乘法这种一步到位、通过解方程组直接求得最小值的方式不同，梯度下降是通过一种“迭代求解”的方式来进行最小值的求解，其整体求解过程可以粗略描述为，先随机选取一组参数初始值...这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着山的高度下降的地方走 首先，我们有一个 可微分的函数 。这个函数就代表着一座山。...0.01，则从x_0进行移动的距离是0.01 * 11.25 = 0.1125， 而又是朝向梯度的负方向进行移动，因此x_0最终移动到了x_1 = 0.5 + 0.1125 = 0.6125 1.3代码实现...较大的alpha可能导致更快的收敛，但也可能使算法错过最小值；较小的alpha可能导致更慢的收敛速度，但结果可能更精确 iterations: 最大迭代次数 epsilon: 极小值，用于判断梯度是否足够小
最优化算法的一种，解决无约束优化问题，用递归来逼近最小偏差的模型。...；可能会”之字形”的下降；不太 适合处理比较复杂的非线性函数问题。...实例： 用梯度下降的迭代算法，来逼近函数y=x**2的最值 代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...image.png 学习率的选择：学习率过大，表示每次迭代更新的时候变化比较大，有可能会跳过 最优解；学习率过小，表示每次迭代更新的时候变化比较小，就会导致迭代速度过 慢，很长时间都不能结 算法初始参数值的选择...：初始值不同，最终获得的最小值也有可能不同，因为梯度 下降法求解的是局部最优解，所以一般情况下，选择多次不同初始值运行算法，并 最终返回损失函数最小情况下的结果值
有最速下降法、Newton 法、GaussNewton(GN)法、Levenberg-Marquardt(LM)算法等。...方法 介绍 最速下降法 负梯度方向，收敛速度慢 Newton 法 保留泰勒级数一阶和二阶项，二次收敛速度，但每步都计算Hessian矩阵，复杂 GN法 目标函数的Jacobian 矩阵近似H矩阵，提高算法效率...，但H矩阵不满秩则无法迭代 LM法 信赖域算法，解决H矩阵不满秩或非正定， 通过对比的形式想必大家已经记住了这一堆优化的方法，很多情况下使用中都是优化方法的改进方法，因此掌握了这些方法，...这里还想说明一点上面的最速下降法，很多人都在问的一个问题，为什么最速下降方向取的负梯度方向？？？为什么？...到此便可以说，我们行进的方向和我们的梯度方向一致时，函数增长最快，方向相反时，函数下降最快。 有一个文献写的不错，推荐一下，不过说明，本文并没有进行参考 Wilamowski, B.
本篇介绍求解最优化问题的一种数值算法-- 梯度下降算法。 在微积分中我们学过，沿着梯度grad(f)方向，函数f的方向导数有最大值。...所以要找到函数的极大值，最好的方法是沿着该函数的梯度方向探寻，称之为梯度上升算法。同理，要找到函数的极小值，沿着该函数的梯度的相反方向探寻，称之为梯度下降算法。...在机器学习领域，我们常需求解权重参数取何值时损失函数最小，梯度下降算法是一种很重要的算法。 ? ? 上述公式就是在梯度下降算法中，用于迭代求解各自变量的值。其中alpha 为迭代步长（需人为调参）。...下面以一个普通的二元函数为例，介绍梯度下降算法的基本实现。 二元函数的梯度公式如下： ?...下面是梯度下降算法的示例： gx= diff(z,x) gy= diff(z,y) print("梯度下降算法") func_z = lambda x,y : x**2 + 2*y**2 +2*x*y
Gradient Descent（梯度下降） 梯度下降算法是很常用的算法，可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上，也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。...如果你重复上述步骤，停留在该点，并环顾四周，往下降最快的方向迈出一小步，然后环顾四周又迈出一步，然后如此往复。如果你从右边不远处开始梯度下降算法将会带你来到这个右边的第二个局部最优处。...这就是梯度下降算法的一个特点。 1.3 梯度下降算法定义。 [] :=：赋值符号（Assignment）. α：这里的α是一个数字，被称为学习速率(learning rate)。...在梯度下降算法中，它控制了我们下山时会迈出多大的步子。 微分项。 在梯度下降中,我们要更新θ0和θ1。当 j=0 和 j=1 时 会产生更新。所以你将更新J、θ0还有θ1。...1.4 梯度下降和代价函数 梯度下降是很常用的算法，它不仅被用在线性回归上 和线性回归模型还有平方误差代价函数。
一、一维梯度下降 算法思想： 我们要找到一个函数的谷底，可以通过不断求导，不断逼近，找到一个函数求导后为0，我们就引入了一个概念 学习率（也可以叫作步长），因为是不断逼近某个x，所以学习率过大会导致超过最优解...二、多维梯度下降 算法思想： 和一维梯度下降算法思想类似，只是导数由原来的一维变成现在的多维，算法思想本质没有变化，在计算导数的过程发生了变化，主要就是高数中的偏导数知识，然后通过一个方向向量，由于我们需要最小值...，所以cosθ需要 = -1，所以θ = π 最后我们就推出了上面的式子 η为学习率 三、随机梯度下降算法 算法思想： 算法思想都比较一致，都是为了求极值，随机梯度下降算法是为了解决训练数据集比较大的情况
在上面的代码中，请注意要计算W_new ，我们在梯度df的负方向上进行更新，因为我们希望我们的损失函数减少，而不是增加。 步长的影响。...相反，我们可以选择做一个大而有信心的步骤，试图更快地下降，但结果可能不尽如人意。正如你在上面的代码示例中所看到的，在某个时候，采取更大的步骤会带来更高的损失，因为我们“跨过”了最低点。...5.5 梯度下降法 现在我们可以计算损失函数的梯度，反复计算梯度然后执行参数更新的过程称为梯度下降法。...当这个小批量只包含一个样本时，这个过程被称为随机梯度下降（SGD，或在线梯度下降）。这种策略在实际情况中相对少见，因为向量化操作的代码一次计算100个数据 比100次计算1个数据要高效很多。...我们引入了梯度下降算法，迭代地计算梯度，并在循环中执行参数更新。 预告：本章的核心内容是：理解并能计算损失函数关于权重的梯度，是设计、训练和理解神经网络的核心能力。
这一讲介绍了我们的第一个机器学习算法，”批量“梯度下降算法(Batch Gradiant Descent)。...注意到他在前面加了个“批量(Batch)”，这其实是为了与以后的另一种梯度下降算法进行区分从而体现出这个算法的特点。 线性回归 梯度下降算法这是用来解决所谓的“线性回归”问题。...梯度下降 有了直观的感受我们就来看看对J求梯度下降的具体意义了。其实也很好理解，就是对于J函数上的某一个点，每一次迭代时都将他沿下降最快的方向走一小段距离(所谓方向，当然是要分到各个变量上面了)。...形象的看其实就是每次下降迈的步子的大小。如果过大则会导致跨越了最低点甚至导致越走越远，如果过小则会导致迭代代价太高，运行缓慢。 当然，理论上这个算法也只能求得局部最低点，并不能保证是全局最低点。...所以由于这个算法又被称为批量梯度下降算法(BGD)。
3)^2; plot3(x0,y0,z0,'r*') hold on acc = 0.0001; x = 10; y = -1.5; k = 1; fprintf('共轭梯度下降开始...x0,y0,z0,'r*'); hold on acc = 0.00001; x = 10; y = -1.5; k = 0; fprintf('阻尼牛顿下降开始
这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。...梯度下降算法的数学解释 上面我们花了大量的篇幅介绍梯度下降算法的基本思想和场景假设，以及梯度的概念和思想。下面我们就开始从数学上解释梯度下降算法的计算过程和思想！...梯度下降算法的实例 我们已经基本了解了梯度下降算法的计算过程，那么我们就来看几个梯度下降算法的小实例，首先从单变量的函数开始 单变量函数的梯度下降 我们假设有一个单变量的函数 函数的微分 初始化，起点为...我们假设初始的起点为： 初始的学习率为： 函数的梯度为： 进行多次迭代： 我们发现，已经基本靠近函数的最小值点 梯度下降算法的实现 下面我们将用python实现一个简单的梯度下降算法。...我们就可以开始编写代码了。但在这之前，需要说明一点，就是为了方便代码的编写，我们会将所有的公式都转换为矩阵的形式，python中计算矩阵是非常方便的，同时代码也会变得非常的简洁。
更新x，这就是梯度下降的原理。 这里再对 ? 解释一下，α在梯度下降算法中被称作为学习率或者步长，意味着我们可以通过α来控制每一步走的距离。...看到这个图，相信大家也就知道了我们可以用梯度下降算法来求可以使代价函数最小的θ值。 先求代价函数的梯度 ? 这里有两个变量 ? 和 ?...下面我们来举一个用梯度下降算法来实现线性回归的例子。有一组数据如下图所示，我们尝试用求出这些点的线性回归模型。 ?.../m) * np.dot(np.transpose(X), diff) 接下来就是最重要的梯度下降算法，我们取 ? 和 ? 的初始值都为1，再进行梯度下降过程。...y, alpha) plt.figure() plt.scatter(X1,y) plt.plot(X1, theta0 + theta1*X1, color='r') plt.title('基于梯度下降算法的线性回归拟合
编者按：梯度下降两大痛点：陷入局部极小值和过拟合。Towards Data Science博主Devin Soni简要介绍了缓解这两个问题的常用方法。...随机梯度下降与mini-batch随机梯度下降 这些算法改编了标准梯度下降算法，在算法的每次迭代中使用训练数据的一个子集。...结语 这些改进标准梯度下降算法的方法都需要在模型中加入超参数，因而会增加调整网络所需的时间。...最近提出的一些新算法，比如Adam、Adagrad、Adadelta，倾向于在每个参数的基础上进行优化，而不是基于全局优化，因此它们可以基于单独情况精细地调整学习率。在实践中，它们往往更快、更好。...下图同时演示了之前提到的梯度下降变体的工作过程。注意看，和简单的动量或SGD相比，更复杂的变体收敛得更快。 ?
Abstract 梯度下降算法虽然最近越来越流行，但是始终是作为一个「黑箱」在使用，因为对他们的优点和缺点的实际解释（practical explainations）很难实现。...这篇文章致力于给读者提供这些算法工作原理的一个直观理解。在这篇概述中，我们将研究梯度下降的不同变体，总结挑战，介绍最常见的优化算法，介绍并行和分布式设置的架构，并且也研究了其他梯度下降优化策略。...Introduction 梯度下降是最流行的优化算法之一，也是目前优化神经网络最常用的算法。...这篇文章致力于给读者提供这些算法工作原理的一个直观理解。我们首先介绍梯度下降的不同变体，然后简单总结下在训练中的挑战。...接着，我们通过展示他们解决这些挑战的动机以及如何推导更新规则来介绍最常用的优化算法。我们也会简要介绍下在并行和分布式架构中的梯度下降。最后，我们会研究有助于梯度下降的其他策略。
梯度下降 已知平均损失函数为： cost(w) = \frac{\sum_{i=0}^{n}(\hat y_i - y_i)^2}{n} 假设其图像为： 又假设当前权重位于红点位置：...，就称为梯度下降，是赤裸裸的贪心思想。...按照我们对贪心算法的认知来看，当损失函数如上图所示为一个 非凸函数 时，其不一定每次都得到最优解，如它可能陷入如下情况中： 上图所示情况由于学习率很小而算法只顾眼前导致只能收敛于一个局部最优解，而与全局最优解失之交臂...梯度下降算法 接下来我们摈弃暴力枚举算法用梯度下降算法来对上篇文章例子中的权重进行更新。...因此，权重更新函数为： w = w - \alpha \cdot \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} 2 \cdot x_i \cdot (x_i \cdot w - y_i) 梯度下降算法具体实现
1 批量梯度下降算法 假设h(theta)是要拟合的函数，J(theta)是损失函数，这里theta是要迭代求解的值。...2 随机梯度下降算法 随机梯度下降是通过每个样本来迭代更新一次theta,它大大加快了迭代速度。更新theta的公式如下所示。 ...3 批随机梯度下降算法 在MLlib中，并不是严格实现批量梯度下降算法和随机梯度下降算法，而是结合了这两种算法。...梯度下降算法的具体实现在runMiniBatchSGD中。...这些类的实现会在具体的算法中介绍。 参考文献 【1】随机梯度下降和批量梯度下降的公式对比、实现对比
机器学习在近年来得到了迅速的发展，越来越多的机器学习算法被提出，同样越来越多的问题利用机器学习算法得到解决。优化算法是机器学习算法中使用到的一种求解方法。...优化的算法有很多种，从最基本的梯度下降法到现在的一些启发式算法，如遗传算法(GA)，差分演化算法(DE)，粒子群算法(PSO)和人工蜂群算法(ABC)。...二、梯度下降法 1、基本概念 梯度下降法又被称为最速下降法(Steepest descend method)，其理论基础是梯度的概念。...image.png 2、算法流程 梯度下降法的流程： 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 与梯度下降法对应的是被称为梯度上升的算法，主要的区别就是在梯度的方向上，一个方向是下降最快的方向，相反的就是梯度上升最快的方法。
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