梯度下降演算法。
什麼是梯度
梯度：梯度的本意是乙個向量，由函式對每個引數的偏導組成，表示某一函式在該點處的方向導數沿著該方向取得最大值，即函式在該點處沿著該方向變化最快，變化率最大。
梯度下降演算法原理
演算法思想：梯度下降是一種非常通用的優化演算法，能夠為大範圍的問題找到最優解。梯度下降的中心思想就是迭代地調整引數從而使損失函式最小化。假設你迷失在山上的迷霧中，你能感覺到的只有你腳下路面的坡度。快速到達山腳的乙個策略就是沿著最陡的方向下坡。這就是梯度下降的做法：通過測量引數向量 θ 相關的損失函式的區域性梯度，並不斷沿著降低梯度的方向調整，直到梯度降為 0 ，達到最小值。
梯度下降公式如下：
對應到每個權重公式為：
其中 η 為學習率，是 0 到 1 之間的值，是個超引數，需要我們自己來確定大小。
演算法原理：
在傳統機器學習中，損失函式通常為凸函式，假設此時只有乙個引數，則損失函式對引數的梯度即損失函式對引數的導數。如果剛開始引數初始在最優解的左邊，
很明顯，這個時候損失函式對引數的導數是小於 0 的，而學習率是乙個 0 到 1 之間的數，此時按照公式更新引數，初始的引數減去乙個小於 0 的數是變大，也就是在座標軸上往右走，即朝著最優解的方向走。同樣的，如果引數初始在最優解的右邊，
此時按照公式更新，引數將會朝左走，即最優解的方向。所以，不管剛開始引數初始在何位置，按著梯度下降公式不斷更新，引數都會朝著最優解的方向走。
梯度下降演算法流程
隨機初始引數；
確定學習率；
求出損失函式對引數梯度；
按照公式更新引數；
重複 3 、 4 直到滿足終止條件（如：損失函式或引數更新變化值小於某個閾值，或者訓練次數達到設定閾值）。
程式設計要求
根據提示，使用 python 實現梯度下降演算法，並損失函式最小值時對應的引數theta，theta會返回給外部**，由外部**來判斷theta是否正確。
測試說明
損失函式為：loss=2*(\theta-3)loss=2∗(θ−3)
最優引數為：3.0
你的答案跟最優引數的誤差低於0.0001才能通關。
import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
def :gradient_descent(initial_theta,eta=0.05,n_iters=1000,epslion=1e-8):
# 請在此新增實現** #
#********** begin *********#
theta =initial_theta
i_iter =0
whilei_iter
gradient =2*(theta-3)
last_theta =theta
theta =theta -eta*gradient
if(abs(theta-last_theta)
break
i_iter +=1
returntheta
#********** end **********#
機器學習 梯度下降演算法
梯度下降法是乙個 最優化演算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。可以用於求解非線性方程組。...
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機器學習 梯度下降
參照 機器學習 這本書的第4.4.3節。一.解決目標及情景假設 當給定一些資料，輸入x向量已知，輸出y也已知，設計乙個線性函式y h x 去擬合這些資料。既然是線性函式，在此不妨設為h x w0 x0 w1 x1。此時我們遇到的問題就是如何確定w0和w1這兩個引數，即w w0，w1 這個向量。既然是...