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优化算法实现教程 💻

简介 📘

优化算法是数学建模与机器学习中的核心工具，常用于最小化/最大化目标函数。本教程将通过代码示例演示常见优化方法的实现原理，适合初学者和进阶开发者参考。

常见算法分类 📊

• 梯度下降法 🔄
  Gradient_Descent

  

• 牛顿法 🧮
  Newton_Method

  

• 共轭梯度法 🖥️
  Conjugate_Gradient

  

实现步骤 ✅

1. 定义目标函数 f(x)
2. 计算梯度 ∇f(x)
3. 更新参数 x = x - α∇f(x)（α 为学习率）
4. 迭代直至收敛

示例代码 📜

def gradient_descent(iterations=100, learning_rate=0.01):
    x = 0.0  # 初始值
    for _ in range(iterations):
        gradient = 2 * x  # 目标函数 f(x)=x² 的梯度
        x = x - learning_rate * gradient
    return x

扩展阅读 📚

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