使用梯度下降算法时的初始值错误

问题:初始值为10000,解收敛到10000而不是实际解1。

import numpy.linalg as nl
x_ini=10000
def obj(x):
    f = x**2 - 2*x + 3
    return f
def grad(x):
    df = 2*x - 2
    return df
n_iter=1000
lr=0.001
x_old = x_ini
for _ in range(True):
        x_new = x_old - lr*(grad(x_old))
    x_old = x_new
        if(nl.norm(grad(x_old))<=1e-03):
        break
    x_new = x_old
    print(x_new)

回答:

while True:
        x_new = x_old - lr*(grad(x_old))
    x_old = x_new
    y = nl.norm(grad(x_old))
    if(y<=1e-03):
        break
    x_new = x_old
print(x_new)

您可以将for更改为while

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注