机器学习的优化程序库，用Python实现了梯度下降、LBFGS、rmsprop、adadelta 等算法。

用Python实现的机器人相关算法

深度学习中,不同梯度下降算法的比较。代码框架用keras。算法包括'sgd', 'rmsprop', 'adagrad', 'adadelta', 'adam', 'nadam‘,《机器学习从入门到入

梯度下降的简单实现,matlab版 包含源代码、训练集、测试集。

使用梯度下降法实现线性回归，使用的为matlab代码实现，最后生成3维gif动态演示图，演示损失函数随训练次数增加时的运行结果。代码中每个步骤都有详细注释。

梯度下降算法处理曲线拟合问题，线性，单极点，多极点数据均有良好的表现

本文将详细介绍如何使用python实现梯度下降算法以及一元线性回归模型的建立。通过对AI人工智能入门之梯度下降及一元线性回归（1）中例题代码源文件的分析，加深对机器学习算法的理解和应用。本文旨在提供一

有详细标注的一个梯度下降算法，可以自己运行试试看，是用matlab编写的

Python code and data samples for the Logistic algorithm (random gradient descent method)

今天小编就为大家分享一篇有关Tensorflow梯度下降常用的优化方法分享,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

流行机器学习算法的MatLab/Octave实现