Python实现多元线性回归方程梯度下降法与求函数极值

梯度下降法 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。 假设这样一个场景:一个人被困在山上,需要从山上下来(找到山的最低点,也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大,导致可视度很低;因此,下山的路径就无法确定,必须利用自己周围的信息一步一步地找到下山的路。这个时候,便可利用梯度下降算法来帮助自己下山。怎么做呢,首先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,然后朝着下降方向走一步,然后又继续以当前位置为基准,再找最陡峭的地方,再走直到最后到达最低处;同理上山也是如此,只是这时候就变成梯度上升算法了 梯度下降 梯度下降的基本过程就和下山的场景很类似。 首先,我们有一个可微分的函数。这个