梯度下降：数学、Python 和机器学习背后的魔力

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创建一个类似于 PyTorch 张量的自动计算梯度值的 Python 类是巩固对梯度下降的理解的绝佳方法。 一，介绍 在本文中，我将解释什么是梯度下降、为什么学习它很重要、它背后的基本数学原理以及它如何有益于机器学习，我甚至会提供一个简单的 Python 代码示例。此代码示例将模拟 PyTorch 张量类包装器，以自动计算梯度值等。 我假设您对 Python 有基本的了解，熟悉一些基本数学概念，并且对深入研究机器学习有着浓厚的兴趣。 二，什么是梯度下降 梯度下降是一种优化技术，用于精确定位可微分函数中的最低点（称为局部最小值）。在机器学习领域，梯度下降用于确定函数参数（例如系数）的值。此过程以最大程度地最小化成本函数的方式执行。 在梯度下降中，梯度值（也称为斜率或导数）测量函数在特定点的陡峭程度。它表示函数相对于其输入变 ………………………………