这期内容当中小编将会给大家带来有关使用python怎么实现梯度下降法，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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Python的优点有哪些

1、简单易用，与C/C++、Java、C# 等传统语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格；2、Python属于开源的，所有人都可以看到源代码，并且可以被移植在许多平台上使用；3、Python面向对象，能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程；4、Python是一种解释性语言，Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；5、Python功能强大，拥有的模块众多，基本能够实现所有的常见功能。

1.最简单的情况，样本只有一个变量，即简单的（x，y）。多变量的则可为使用体重或身高判断男女（这是假设，并不严谨），则变量有两个，一个是体重，一个是身高，则可表示为(x1,x2,y),即一个目标值有两个属性。

2.单个变量的情况最简单的就是，函数hk(x)=k*x这条直线(注意：这里k也是变化的，我们的目的就是求一个最优的   k)。而深度学习中，我们是不知道函数的，也就是不知道上述的k。   这里讨论单变量的情况：

在不知道k的情况下，我们是通过样本(x1,y1),(x2,y2)，(xn,yn)来获取k。获取的k的好坏则有损失函数来衡量。

损失函数：就是你预测的值和真实值的差异大小（比如一个样本（1，1）他的真实值是1，而你预测的是0.5，则差异   比较大，如果你预测值为0.9999，则差异就比较小了）。

损失函数为定义如下（此处为单变量的情况）

目的是求使损失函数最小的变量k（注意和变量x区分），则将损失函数对k求导（多变量时为求偏导得梯度，这里单变量求导，其实不算梯度），求偏导如下：

然后迭代，迭代时有个步长alpha,(深度学习中貌似叫学习率)

3.例子

假如我们得到样本(1,1),(2,2),(3,3).其实，由这三个样本可以得到函数为y = 1*x。此时损失函数为0.而机器是不知道的，所以我们需要训练。

下面是一段python代码。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(-5, 5, 0.001)
y=(((x-1)*(x-1)+(x*2-2)*(x*2-2)+(x*3-3)*(x*3-3))*1/6.0)
plt.plot(x,y) 
#plt.show() #显示图形 
 

def sum(x):
 return ((x*1-1)*1+(x*2-2)*2+(x*3-3)*3)
def fun(x):
 return ((1/3.0)*sum(x))
old = 0
new = 5
step = 0.01
pre = 0.00000001
 
def src_fun(x):
 print(((x-1)*(x-1)+(x*2-2)*(x*2-2)+(x*3-3)*(x*3-3))*1/6.0)
 
while abs(new-old)>pre:
 old = new
 #src_fun(old)  #输出每次迭代的损失值
 new = new - step*fun(old)
 
 
print(new)
print(src_fun(new))

下图是损失函数的图像，损失函数中变量是k。下图横坐标为k的不同取值，纵轴为对应的损失大小。由下图可以大致看出，当k为1时，损失函数值为0。注意：这里取的最优值k=1是在我们已有样本的情况下得出的,样本不同，k值自然不同。

下面是print(new)和print(src_fun(new))的输出结果

上述就是小编为大家分享的使用python怎么实现梯度下降法了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。

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