梯度下降法------python实现

今天也是第一次编写python，最近学习了感知机，上了机器学习基石关于这个地方的课程，收获很多

今天一天，太浪费时间了，为了配置sublime text3，和numpy库，弄了一下午，困难前行吧！

然后照着别人的程序，写了一下梯度下降法

o，对了，python的空格对齐问题真的是很烦；

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#datasets
x=np.linspace(-1,6,num=141)
y=(x-2.5)**2-1

#求导数
def  dj(theta):
	return 2*(theta-2.5)

#损失函数
def J(theta):
	return(theta-2.5)**2-1

#梯度下降法
theta =0.0     #初值
step_a=0.09     #步长   当步长设置成0.1时，收敛速度慢一点

#收敛精度
epsilon =1e-8
theta_history=[theta]     #存储更新的x值


#开始迭代
while True:
	gradient=dj(theta)
	last_theta =theta
	theta-=step_a*gradient
	theta_history.append(theta)
	if(abs(J(theta)-J(last_theta))<epsilon):
		break


plt.plot(x, y)
plt.plot(np.array(theta_history), J(np.array(theta_history)), color='R', marker = 'o')
plt.xlabel("theta")
plt.ylabel("J")
plt.show()
print("theta = " , str(theta))
print("J(theta) = " ,str(J(theta)))

最后

以上就是甜甜大炮为你收集整理的梯度下降法------python实现的全部内容，希望文章能够帮你解决梯度下降法------python实现所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。