基本信息

---

下载

文档摘要

---

PAGE1

PAGE1

梯度下降法

梯度下降法是一种常用的优化算法，广泛应用于机器学习和工程优化领域。它通过迭代的方式逐步逼近目标函数的最小值点。本节将详细介绍梯度下降法的基本原理、不同类型的梯度下降法及其应用场景，并通过具体的代码示例来说明其使用方法。

基本原理

梯度下降法的核心思想是利用目标函数的梯度（即导数）信息，逐步调整参数，使目标函数的值逐渐减小，最终达到最小值。对于一个可微函数fx，其梯度?f

数学表述

假设我们有一个目标函数fx，其中x

x

其中：-xt是第t次迭代时的参数值。-α是学习率，控制每次迭代的步长。-?fxt是目标函数在