在人工智能和机器学习领域，优化算法是非常关键的一部分。以下是一些常见的优化算法及其在Jupyter Notebook中的示例。

常见优化算法

  • 梯度下降
  • 遗传算法
  • 粒子群优化

示例代码

以下是一个使用梯度下降算法的简单示例：

# 梯度下降算法示例
def gradient_descent(x_start, learning_rate, num_iterations):
    x = x_start
    for i in range(num_iterations):
        x -= learning_rate * (2 * x)  # 假设函数f(x) = x^2
        print(f"Iteration {i}: x = {x}")

gradient_descent(10, 0.01, 100)

扩展阅读

想了解更多关于优化算法的内容，可以访问本站的机器学习教程。

图片展示

以下是一些与优化算法相关的图片：

optimization_algorithms