如何详细解析Python中梯度下降算法的实现实例？

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Python版本选择：这里选择的Python版本是2.7，因为我之前用Python3试了几次，发现画3D图时会报错，所以改用2.7。

数据集选择：我选择了一个包含两个变量和三个参数的数据集。

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，这样可以画出3d图形对结果进行验证。

部分函数总结

symbols()函数：首先要安装sympy库才可以使用。用法：

>>>x1=symbols('x2') >>>x1+1 x2+1

在这个例子中，x1和x2是不一样的，x2代表的是一个函数的变量，而x1代表的是python中的一个变量，它可以表示函数的变量，也可以表示其他的任何量，它替代x2进行函数的计算。实际使用的时候我们可以将x1,x2都命名为x，但是我们要知道他们俩的区别。
再看看这个例子：

>>>x=symbols('x') >>>expr=x+1 >>>x=2 >>>print(expr) x+1

作为python变量的x被2这个数值覆盖了，所以它现在不再表示函数变量x，而expr依然是函数变量x+1的别名，所以结果依然是x+1。