网站更新的意义,怎样在拼多多上卖自己的产品,美业拓客公司哪家好,seo网站有优化培训班吗梯度下降法 (Gradient Descent) 算法详解及案例分析 目录 梯度下降法 (Gradient Descent) 算法详解及案例分析1. 引言2. 梯度下降法 (Gradient Descent) 算法原理2.1 基本概念2.2 算法步骤2.3 梯度下降法的变种3. 梯度下降法的优势与局限性3.1 优势3.2 局限性4. 案例分析4.1 案…梯度下降法 (Gradient Descent) 算法详解及案例分析 目录 梯度下降法 (Gradient Descent) 算法详解及案例分析1. 引言2. 梯度下降法 (Gradient Descent) 算法原理2.1 基本概念2.2 算法步骤2.3 梯度下降法的变种 3. 梯度下降法的优势与局限性3.1 优势3.2 局限性 4. 案例分析4.1 案例1: 线性回归4.1.1 问题描述4.1.2 代码实现4.1.3 流程图4.1.4 优化曲线 4.2 案例2: 逻辑回归4.2.1 问题描述4.2.2 代码实现4.2.3 流程图4.2.4 优化曲线 4.3 案例3: 神经网络训练4.3.1 问题描述4.3.2 代码实现4.3.3 流程图4.3.4 优化曲线 5. 总结6. 参考文献 1. 引言
梯度下降法 (Gradient Descent, GD) 是机器学习和深度学习中最为基础和常用的优化算法之一。它通过迭代更新模型参数，沿着目标函数的负梯度方向逐步逼近最优解。梯度下降法广泛应用于线性回归、逻辑回归、神经网络等模型的训练中。
本文将详细介绍梯度下降法的原理，并通过三个具体案例展示其在实际问题中的应用。每个案例将提供完整的 Python 实现代码、流程图以及优化曲线。 2. 梯度下降法 (Gradient Descent) 算法原理
2.1 基本概念
梯度下降法的核心思想是通过计算目标函数的梯度（即一阶导数），沿着梯度的反方向更新参数，从而逐步减小目标函数的值。
2.2 算法步骤
初始化：随机初始化模型参数 θ
