Python_ML/optimization

在机器学习和深度学习中，优化算法扮演着至关重要的角色。以下是一些常用的优化算法和它们在Python中的应用。

常用优化算法

梯度下降（Gradient Descent）：最常用的优化算法之一，通过迭代优化目标函数的参数。
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）：梯度下降的随机版本，每次迭代使用一个随机样本。
Adam优化器：结合了Momentum和RMSprop优化器的优点，适用于大多数场景。

Python中的优化算法

Python中常用的优化库有：

scikit-learn：提供了多种优化算法的实现。
TensorFlow：Google开发的深度学习框架，内置了多种优化器。
PyTorch：另一个流行的深度学习框架，同样提供了丰富的优化器选择。

例子：使用PyTorch实现梯度下降

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
model = nn.Linear(1, 1)

# 定义损失函数
criterion = nn.MSELoss()

# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 生成随机输入和目标
    inputs = torch.randn(1, 1)
    targets = torch.randn(1, 1)

    # 前向传播
    outputs = model(inputs)

    # 计算损失
    loss = criterion(outputs, targets)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 打印损失
    if epoch % 10 == 0:
        print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')

扩展阅读

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