Kvadrat funksiya koeffitsientlarini gradient pastlash algoritmi yordamida topish

Kvadrat funksiya koeffitsientlarini gradient pastlash algoritmi yordamida topish

1. 
   Gradient pastlash(Gradient descent) algoritmi haqida ma’lumot
   
2. 
   Python tilida yozilgan kodi (dastur to’g’ri ishlashi kerak)
   
3. 
   Matplotlib yordamida grafiklar yaratish
   
4. 
   Skrinshotlar
   

Gradient pastlash(GD)- bu berilgan funksiyaning mahalliy minimal/maksimalini topish uchun ishlatiladigan iterative birinchi tartibli optimallashtirish algoritmi. Ushbu usul odatda, machine learning (ML) va deep learning (DL) xarajat/yo’qotish funksiyasini (masalan, chiziqli regressiyada) minimallashtirish uchun qo’llaniladi. Muhimligi va amalga oshirish qulayligi tufayli ushbu algoritm odatda deyarli barcha machine learning kurslarining boshida o’qitiladi.
Biroq, undan foydalanish faqat ML/DL bilan cheklanmaydi, u quyidagi sohalarda ham keng qo’llaniladi:

• 
  Boshqarish muhandisligi (robotexnika, kimyo va boshqalar)
  
• 
  Kompyuter o’yinlari
  
• 
  Mashinasozlik
  

Gradient pastlash algoritmi barcha funksiyalar uchun ishlamaydi. Ikkita maxsus talab mavjud. Funksiya quyidagicha bo’lishi kerak:

• 
  Farqlanishi mumkin(differentiable)
  
• 
  Qavariq(convex)