Makocb Mar 16 2021 at 20:22

Градиентный спуск в Python

6 min

41K

Python*

Tutorial

Comments 7

itsoft Mar 16 2021 at 23:43

Алгоритм должен быть эффективным и работать достаточно быстро

А бывают алгоритмы, которые не должны быть эффективными или достаточно быстрыми?

У эффективности должен быть критерий. У скорости тоже.

В статье не даётся оценка эффективный и достаточно ли быстрый алгоритм применён.

Makocb Mar 17 2021 at 08:34

Эту задачу можно решить еще и при помощи рекурсии, обходя одну проблему, которая связана с попаданием двух минимумов на один и тот же промежуток между точками. Вот такой алгоритм работает намного дольше ввиду большего количества итераций, хотя, дает более точный результат. Сложность приведенного же мною алгоритма = О(n), где n — количество точек, которые мы берем. У меня точка минимума рассчитывается за 1.4 секунды.

AleksandrRd Mar 17 2021 at 00:24

Картинка в статье от другого кода приведена?

С этим кодом получается как-то так

Makocb Mar 17 2021 at 07:57

Да, я там со значениями немного поработал. Ну там не велика разница, просто радиус другой задал.

nerudo Mar 17 2021 at 08:32

Армянское радио спрашивают:
— Чем отличается градиентный спуск на питоне от спуска на фортране?
— Скоростью спуска.

unsignedchar Mar 17 2021 at 10:16

Эстонское радио хотело сказать, что numpy это скорее C++.

leonP4 Nov 21 2021 at 15:44

Еще интереснее, что при сборке из исходников numpy для Python, Вам понадобится FORTRAN 77. Судя официальной доке, там солянка для лучшей производительности.

Show the best of all time