python计算曲线梯度 / 张生荣

Python Sympy计算梯度、散度和旋度的实例

sympy有个vector 模块,里面提供了求解标量场.向量场的梯度.散度.旋度等计算,官方参考连接: http://docs.sympy.org/latest/modules/vector/inde ...

这篇文章主要介绍了opencv python图像梯度实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下一阶导数与Soble算子二阶导数与拉普 ...

本文实例为大家分享了python实现梯度下降法的具体代码,供大家参考,具体内容如下使用工具:Python(x,y) 2.6.6 运行环境:Windows10 问题:求解y=2*x1+x2+3,即使用 ...

python使用梯度下降算法实现一个多线性回归,供大家参考,具体内容如下图示: import pandas as pd import matplotlib.pylab as plt import n ...

本文实例为大家分享了python实现梯度下降和逻辑回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import numpy as np import pandas as pd import os data ...

Rosenbrock函数的定义如下: 其函数图像如下: 我分别使用梯度下降法和牛顿法做了寻找Rosenbrock函数的实验. 梯度下降梯度下降的更新公式: 图中蓝色的点为起点,橙色的曲线(实际上是折 ...

python版本选择这里选的python版本是2.7,因为我之前用python3试了几次,发现在画3d图的时候会报错,所以改用了2.7. 数据集选择数据集我选了一个包含两个变量,三个参数的数据集, ...

首先我们看公式: 这个是要拟合的函数然后我们求出它的损失函数, 注意:这里的n和m均为数据集的长度,写的时候忘了注意,前面的theta0-theta1x是实际值,后面的y是期望值接着我们求出损失 ...

本文实例为大家分享了python实现梯度下降求解逻辑回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下对比线性回归理解逻辑回归,主要包含回归函数,似然函数,梯度下降求解及代码实现线性回归 1.线性回归函数 ...

目录 1.首先读取数据集 2.初始化相关参数 3.定义计算代价函数–>MSE 4.梯度下降 5.执行 1.首先读取数据集导包并读取数据,数据自行任意准备,只要有两列,可以分为自变量x和因变量y ...

梯度下降(Gradient Descent)算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法.当前流行的机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现. 本文主要以线性回归算法损失函数求极小值来说明 ...

本文主要给大家介绍了梯度下降法及利用Python实现的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说,来一起看看详细的介绍吧. 梯度下降法介绍梯度下降法(gradient descent),又名最速 ...

看这篇文章前强烈建议你看看上一篇python实现梯度下降法: 一.为什么要提出随机梯度下降算法注意看梯度下降法权值的更新方式(推导过程在上一篇文章中有) 也就是说每次更新权值都需要遍历整个数据集(注 ...

本文实例为大家分享了python实现梯度下降算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下简介本文使用python实现了梯度下降算法,支持y = Wx+b的线性回归目前支持批量梯度算法和随机梯度下降算 ...

本文实例为大家分享了python批量梯度下降算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下问题: 将拥有两个自变量的二阶函数绘制到空间坐标系中,并通过批量梯度下降算法找到并绘制其极值点大体思路: 首先, ...

实现神经网络的权重和偏置更新,很重要的一部就是使用BackPropagation(反向传播)算法.具体来说,反向传播算法就是用误差的反向传播来计算w(权重)和b(偏置)相对于目标函数的导数,这样就可以 ...

通过学习斯坦福公开课的线性规划和梯度下降,参考他人代码自己做了测试,写了个类以后有时间再去扩展,代码注释以后再加,作业好多: import numpy as np import matplotlib. ...

本文实例讲述了Python实现PS图像调整颜色梯度效果.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里用 Python 实现 PS 中的色彩图,可以看到颜色的各种渐变,具体的效果可以参考附录说明和之前的程序 ...

梯度下降法的原理和公式这里不讲,就是一个直观的.易于理解的简单例子. 1.最简单的情况,样本只有一个变量,即简单的(x,y).多变量的则可为使用体重或身高判断男女(这是假设,并不严谨),则变量有两个, ...