最速下降法算法步驟（最速下降法求解步驟）
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sgd隨機梯度下降
1、有意思的是，這兩個缺陷可以用同一個方法解決，就是我們今天要講的隨機梯度下降(SGD)算法。 SGD算法的表達式類似于GD： 這里是所謂的隨機梯度，它滿足 也就是說，雖然它包含了一些隨機性，但它等于從期望出發(fā)的正確導數(shù)。
2、SGD是隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent）的縮寫。隨機梯度下降是一種優(yōu)化算法，常用于機器學習和深度學習中的模型訓練。它的目標是通過迭代地調(diào)整模型參數(shù)，使得模型的損失函數(shù)（或目標函數(shù)）達到最小值。
3、SGD是隨機梯度下降法，它可以朝著當前所在位置的坡度最大的方向前進。雖然SGD簡單，并且容易實現(xiàn)，但是在解決某些問題時可能沒有效率。如果函數(shù)的形狀非均向，比如呈延伸狀，搜索路徑就會非常低效。
最速下降法程求解標準形式線性規(guī)劃問題的程序
1、程序中，我們定義了一個LP結構體來表示標準形式線性規(guī)劃問題，其中A是約束條件的系數(shù)矩陣，b是常數(shù)向量，c是目標函數(shù)的系數(shù)向量。
2、從點x1 沿著最速下降方向d，以步長λ到達點x2，數(shù)學上可以寫為x2 = x1 + λ*d。這里的d的表達式已經(jīng)從理論給出，那么問題就變成，尋找合適的λ使得目標函數(shù)值 f(x1+λ*d)最小，這本身又是一個最小化問題。
3、目標函數(shù)左右同乘（-1）將min轉化為max，所以max = x1-2x2。令 ：x = -x1，引入松弛變量x3，剩余變量x4，s.t-x-2x2+x3=5-8x+3x2-x4=-2，x=0，x2，x3，x4=0。
4、解決簡單線性規(guī)劃問題的方法是圖解法，即借助直線（線性目標函數(shù)看作斜率確定的一族平行直線）與平面區(qū)域（可行域）有交點時，直線在y軸上的截距的最大值或最小值求解，它的步驟如下：（1）設出未知數(shù)，確定目標函數(shù)。
5、第一階段：初步線性規(guī)劃 定義問題：明確需要求解的線性規(guī)劃問題，包括目標函數(shù)、約束條件和變量范圍等。使用標準形式：將線性規(guī)劃問題轉化為標準形式，即目標函數(shù)為最小化，所有約束條件都為等式形式。
下降率計算公式有哪些?下降率如何快速算出
1、下降率=(下降前的數(shù)值-下降后的數(shù)值)/下降前的數(shù)值×100 (今天的售貨-昨天的售貨）/昨天的售貨*100%，如果為正說明是上升比率，下降則相反。
2、今年比去年下降百分比公式：下降率=（今年的數(shù)值-去年同期的數(shù)值）/去年同期的數(shù)值乘100%。
3、下降率的計算公式為：下降率=（本期數(shù)據(jù)-上期數(shù)據(jù)）/上期數(shù)據(jù)×100%，下降率的應用非常廣泛，它可以用來衡量一個系統(tǒng)或者產(chǎn)品的發(fā)展趨勢，可以用來衡量企業(yè)的銷售情況，也可以用來衡量某一行業(yè)的發(fā)展趨勢。
4、下降百分之幾的計算方法：下降率=（下降量÷原有量）×100%。其中：下降率就是下降了百分之幾，下降量=原有量-現(xiàn)有量，原有量就是原來的數(shù)量，現(xiàn)有量就是現(xiàn)在的數(shù)量。
