您的位置: 首页 > 文章 > Python3入门机器学习之4.2模拟实现梯度下降法 Python3入门机器学习之4.2模拟实现梯度下降法 分类: 文章 • 2022-10-09 10:16:14 Python3入门机器学习 4.2 模拟实现梯度下降法 怎样判断当前的theta或θ是否达到最小值了呢？ 理论上来到了最小点，其实是导数为0。不过在这里在具体编程实现时，有一些问题需要注意。我们的可能设置的η不合适，或者我们在求导时有各种浮点精度的问题，使得我们求得的最小值点达不到导数正好等于0。 既然是梯度下降，理论上我们每一次求得新的θ，它对应损失函数的值都应该比上一个θ对应的损失函数的值还要小。如果小的这部分已经达到了我们的精度要求，那么我们就可以说基本上来到了最小值。 1.首先准备模拟的数据，我们以一元二次函数为例： 2.找最小值点的过程： 3.绘制梯度下降的过程图：
