梯度下降、随机梯度下降算法(手写)【实战案例】_梯度下降手写算法
发布时间：2025-03-02 19:01:48来源：网易
🚀 梯度下降和随机梯度下降算法是机器学习中非常重要的概念，它们在优化过程中扮演着关键角色。今天，让我们一起动手实践，用代码实现这些算法，并通过一个简单的案例来加深理解！👩💻👨💻
🔍 首先，我们来了解一下梯度下降的基本原理。梯度下降是一种迭代方法，用于寻找函数的最小值。通过不断调整参数，使得损失函数的值逐渐减小，最终达到局部或全局最小值。💡
📝 接下来，我们将动手编写梯度下降的算法。这不仅有助于理解其工作原理，还能提高编程技能。通过一步步实现，你会看到算法是如何逐步逼近最优解的。📈
🌟 实战案例部分，我们将使用一个简单的线性回归问题作为示例。通过应用梯度下降算法，我们可以找到最佳拟合直线，预测数据中的趋势。🎯
🔄 最后，我们还会探讨一下随机梯度下降（SGD）与标准梯度下降的区别。SGD在处理大规模数据集时表现尤为出色，因为它每次只使用一个样本进行更新，从而大大加快了计算速度。🏋️♂️
🎉 通过今天的分享，希望你能对梯度下降和随机梯度下降算法有更深入的理解，并能够亲手实现这些算法。加油，让我们一起成为更好的数据科学家吧！💪
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