php实现梯度下降算法的示例

上述代码实现的需求是求解一个非线性函数的最小值，并使用梯度下降算法来求解。具体来说，该代码实现了以下功能：

1. 定义了一个目标函数objective，它接受一个参数$x，并返回一个值。
2. 定义了一个梯度下降函数gradientDescent，它接受四个参数：$x、$alpha、$beta和$m，分别表示当前的模型参数、学习率、步长和迭代次数。
3. 定义了一个梯度下降函数的参数$alpha、$beta和$m，分别表示学习率、步长和迭代次数。
4. 调用了梯度下降函数gradientDescent来求解非线性函数的最小值。

以下是一个使用PHP实现梯度下降算法的示例代码：

<?php  
// 定义目标函数  
function objective($x) {  
    return $x * $x;  
}  
  
// 定义梯度下降函数  
function gradientDescent($x, $alpha, $beta, $m) {  
    $y = $x;  
    for ($i = 0; $i < $m; $i++) {  
        $grad = $y - $beta * $x;  
        $x = $x - $alpha * $grad;  
        $y = $y - $grad;  
    }  
    return $x;  
}  
  
// 定义梯度下降函数的参数  
$alpha = 0.01;  
$beta = 0.9;  
$m = 1000;  
  
// 调用梯度下降函数  
$x = array(0, 0);  
$y = array(0, 0);  
for ($i = 0; $i < $m; $i++) {  
    $x = gradientDescent($x, $alpha, $beta, $m);  
    $y = objective($x);  
    echo "x = $x, y = $y\n";  
}  
?>

在这个php实现梯度下降算法的示例中，我们定义了一个目标函数objective，它接受一个参数$x，并返回一个值。然后，我们定义了一个梯度下降函数gradientDescent，它接受四个参数：$x、$alpha、$beta和$m，分别表示当前的模型参数、学习率、步长和迭代次数。在函数内部，我们首先将当前的模型参数设置为$x，然后通过循环计算出当前的梯度，并根据梯度的大小更新模型参数。最后，我们返回更新后的模型参数$x。

在主函数中，我们定义了三个变量$x、$y和$m，分别表示当前的模型参数、当前的预测值和当前的迭代次数。然后，我们调用gradientDescent函数进行梯度下降，并输出每次迭代的结果。

需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据具体的问题和数据集来选择合适的学习率和步长，并进行一些调参来避免梯度消失或者爆炸的问题。