梯度下降

diff函数在机器学习中用于计算预测值与实际值之间的差异，是评估模型性能的关键指标。它帮助开发者理解模型的误差程度，并指导进一步优化模型参数，以提高预测准确性。

Adam优化算法是一种高效的随机梯度下降方法，结合了动量和自适应学习率调整的优点。它通过计算梯度的一阶矩估计（即动量）和二阶矩估计（即梯度的平方），来调整每个参数的学习率，从而加快收敛速度并提高模型性能。

偏导数是多元函数中对其中一个变量求导，而其他变量视为常数的导数，在Python中，我们可以使用SymPy库来计算偏导数。我们需要安装SymPy库，可以使用以下命令进行安装：pip install sympy接下来，我们将通过一个简单的例子来演示如何使用SymPy计算偏导数。假设我们有一个二元函数f(x, y……