机器学习_梯度下降法一维函数

水深无声 2022-12-31 06:19 202阅读 0赞

一维函数使用梯度下降法的例子

import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    def f1(x):
        return 0.5 * (x - 0.25) ** 2
    
    def h1(x):
        return 0.5 * 2 *(x - 0.25)
    
    if __name__ == '__main__':
        mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
        mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
        GD_X = []
        GD_Y = []
        X = 4
        alpha = 1.5
        f_cur = f1(X)
        f_last = f_cur
        f_change = 1
        GD_X.append(X)
        GD_Y.append(f_cur)
        # iter_num = 0
        while f_change > 1e-10 and iter_num < 100:
            iter_num += 1
            X = X - alpha * h1(X)
            f_cur = f1(X)
            f_change = np.abs(f_last - f_cur)
            f_last = f_cur
            GD_X.append(X)
            GD_Y.append(f_cur)
        XX = np.arange(-4, 4.5, 0.05)
        # print(list(map(lambda x: f1(x), X)))
        Y = np.array(list(map(lambda x: f1(x), XX)))
        plt.figure(facecolor='w')
        plt.plot(XX, Y, 'r-', linewidth=2)
        plt.plot(GD_X, GD_Y, 'bo--', linewidth=2)
        plt.title('$x^2$')
        plt.show()

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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dfd2VpeGlhb3Rhbw_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221120/e82198d7f42e4cc6b2140e54d32d13f8.png

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