大数据算法：梯度矢量显示
实验目的和要求
- 理解梯度下降法的基本原理，深入理解梯度下降算法在优化问题中的应用。
- 掌握梯度下降法的实现步骤，加深对梯度计算、学习率选择、迭代次数等参数设置的理解与掌握。
- 观察梯度下降过程的可视化效果，理解梯度下降算法是如何沿着负梯度方向逐步优化，逐渐接近函数的最小值。
- 分析梯度下降算法的收敛性与稳定性，分析梯度下降的收敛速度以及是否能够找到函数的全局最小值点。
实验环境
OS:Win11,
Python:3.10
Pycharm:2021
实验内容与过程
1、实验内容：
(1)导入必
原文地址：https://blog.csdn.net/m0_63099685/article/details/144289697
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