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python实现梯度下降法
脚本专栏 2024/12/28 佚名
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本文实例为大家分享了python实现梯度下降法的具体代码，供大家参考，具体内容如下

使用工具：Python（x,y） 2.6.6
运行环境：Windows10

问题：求解y=2*x1+x2+3，即使用梯度下降法求解y=a*x1+b*x2+c中参数a，b，c的最优值（监督学习）

训练数据：

x_train=[1, 2], [2, 1],[2, 3], [3, 5], [1,3], [4, 2], [7, 3], [4, 5], [11, 3], [8, 7]

y_train=[7, 8, 10, 14, 8, 13, 20, 16, 28,26]

测试数据：

x_test = [1, 4],[2, 2],[2, 5],[5, 3],[1,5],[4, 1]

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Nov 16 09:37:03 2016
@author: Jason
"""
 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# y=2 * (x1) + (x2) + 3 
 
rate = 0.001
x_train = np.array([[1, 2], [2, 1],[2, 3], [3, 5], [1, 3], [4, 2], [7, 3], [4, 5], [11, 3], [8, 7] ])
y_train = np.array([7, 8, 10, 14, 8, 13, 20, 16, 28, 26])
x_test = np.array([[1, 4],[2, 2],[2, 5],[5, 3],[1, 5],[4, 1]])
 
a = np.random.normal()
b = np.random.normal()
c = np.random.normal()
 
def h(x):
 return a*x[0]+b*x[1]+c
 
for i in range(100):
 sum_a=0
 sum_b=0
 sum_c=0
 
 for x, y in zip(x_train, y_train):  
  for xi in x:
   sum_a = sum_a+ rate*(y-h(x))*xi
   sum_b = sum_b+ rate*(y-h(x))*xi
   #sum_c = sum_c + rate*(y-h(x)) *1   
   
   a = a + sum_a
   b = b + sum_b
   c = c + sum_c
   plt.plot([h(xi) for xi in x_test])
 
 
print(a)
print(b)
print(c)
 
result=[h(xi) for xi in x_train]
print(result)
 
result=[h(xi) for xi in x_test]
print(result)
 
plt.show()

运行结果：

python实现梯度下降法

结论：线段是在逐渐逼近的，训练数据越多，迭代次数越多就越逼近真实值。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/12/28

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。

Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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