梯度下降基础原理及代码实现

梯度的定义与作用

在数学和机器学习领域，梯度是描述函数在某一点变化率和方向的向量，指向函数值增加最快的方向。它的大小代表该方向的最大增量，为了理解优化算法尤其是梯度下降法，掌握梯度概念至关重要。

梯度下降概念及其应用

梯度下降是一种寻找函数最小值的迭代算法，通过沿负梯度方向更新参数直至满足停止条件。应用领域广泛，包括但不限于机器学习、物理建模、自然语言处理、金融市场预测、图像处理和深度学习。

梯度下降优化步骤

梯度下降算法包括初始化参数、计算梯度、更新参数和迭代更新这几个步骤。其中，参数更新方向是梯度的反方向，步长由学习率决定。算法可能陷入局部最优解，学习率选择对算法效果至关重要。

基础代码示例

提供了一个简单的梯度下降算法实现的Python代码示例，用于求解一元线性回归问题。示例中定义了目标函数和梯度计算函数，通过迭代更新参数，并记录损失值。

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文章来源：

Python学习杂记

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