梯度下降算法matlab的实现

逻辑回归是在线性回归的基础上,增加一个转化函数,能够将预测值映射到【0,1】之间,以0.5为分界线,从而达到分类的目的。其中经常用到的转化函数是sigmoid:

梯度下降法原理与python实现

c++实现的线性回归梯度下降法。线性回归的梯度下降:其实就是将梯度下降算法和代价函数相结合,最重要的是梯度下降法的导数部分。

用C++写的逻辑回归的梯度下降算法,其中有训练集样本,也可以自己选择训练样本,代码还可以进一步优化,你可以试一试。

内部包含牛顿法、梯度下降法、pca分解 、pca+svd分解算法的MATLAB代码,这些代码都是用于理解这些算法的基础代码,作为机器学习入门代码非常实用

简单解释：比如拿温度传感器来说，就是根据之前一段时间的温度数据计算下当前理论上应该测量到的温度，如果超出这个最优解的一定比例，就可以理解为突发状况了

梯度下降算法 以下内容参考 微信公众号 AI学习与实践平台 SIGAI 导度和梯度的问题 因为我们做的是多元函数的极值求解问题,所以我们直接讨论多元函数。多元函数的梯度定义为: 其中称为梯度算子,它作

Matlab用梯度下降算法开发的rbf神经网络曲线拟和程序-用梯度下降算法开发的rbf神经网络曲线拟和程序.rar用梯度下降算法开发的rbf神经网络曲线拟和程序

Tensorflow实现梯度下降的单变量线性回归模型，使用到的库：TensorFlow、Numpy、Matplotlib

用matlab编程实现最优控制理论的共轭梯度法。程序运行无误。