ГРАДИЕНТНЫЙ СПУСК PYTHON SCIPY

Градиентный спуск - это один из основных алгоритмов оптимизации в машинном обучении. Он используется для минимизации функций потерь и настройки параметров модели. Для реализации градиентного спуска в Python мы можем использовать библиотеку scipy.

В scipy градиентный спуск реализован в модуле optimize. Для использования функции градиентного спуска мы сначала должны определить функцию потерь. Вот простой пример:

def loss_function(w): return (w[0] - 2) ** 2 + (w[1] + 3) ** 2

Здесь мы определяем функцию потерь, которая имеет два параметра, w. Эта функция просто суммирует квадраты разностей между значением истинного веса и начальным весом.

Чтобы использовать функцию градиентного спуска, мы можем сначала импортировать нужные функции из модуля optimize:

from scipy.optimize import minimize, rosen, rosen_derx0 = [0, 0]res = minimize(loss_function, x0, method='nelder-mead', options={'xtol': 1e-8, 'disp': True})

Здесь мы задаем начальную точку x0 и вызываем функцию градиентного спуска minimize с использованием метода Нелдера-Мида. Мы также устанавливаем параметры xtol и disp, чтобы получить более точный результат.

Теперь мы можем извлечь оптимальный результат и определить, какие параметры дают нам наилучшую точность:

print(res.x)

Полученный результат позволит нам найти веса, на которых достигается минимум функции потерь. Оптимизация параметров модели - это один из ключевых этапов машинного обучения, и градиентный спуск в scipy может значительно упростить этот процесс.

Gradient Descent - Simply Explained! ML for beginners with Code Example!

Машинное обучение: градиентный спуск для новичков с практикой в Python

ЦОС Python #3: Метод градиентного спуска для двух параметров

SciPy Beginner's Guide for Optimization

ЦОС Python #2: Метод градиентного спуска

Градиентный спуск: основы и адаптивные варианты (Python MatPlotLib)

Python Tutorial: Learn Scipy - Optimization (pygame.ruze) in 13 Minutes

Integration in PYTHON (Symbolic AND Numeric)

Новые материалы:

• Курс мфти python
• Гномья сортировка python
• Мера жаккара python
• Phonenumbers python библиотека
• Поисковик на python
• Python объект в словарь
• Pylint python как использовать
• Функция max key python
• Горячие клавиши для комментирования кода python
• Как посчитать количество единиц в числе python
• Метод loc python
• Python декларативный или императивный