梯度下降求函数极值C++代码

包括单特征的样本的最小二乘法计算，单特征样本的梯度下降法--代数版本多特征样本的梯度下降--矩阵运算表示。在矩阵表示的梯度下降法中运用标准差归一化（可选择注释）。有比较详细的注释

C++调用Matlab函数求特征值

利用梯度下降算法,进行机器学习.利用C++实现下降算法.

矩阵的求逆，编写的函数，有利于直接调用，方便，快捷

粒子群算法(PSO)是一种用于求解优化问题的进化计算技术。PSO算法中粒子的速度和位置如何协同演化，以及如何找到全局最优解。同时，还详细讲解了PSO算法的原理和应用。对于计算机科学和搜索引擎优化工程师

C++求倒数的方法很多，但是自己写一个函数实现求倒数也是一种挑战。在本文中，我们将分享一个C++求倒数自写函数的实现方法和代码。首先，我们需要了解求倒数的原理，也就是利用分数的性质，将被除数和除数对调

机器学习中经典的优化算法，让loss快速达到更小，本代码在minist数据集测试分类算法，取得很好的结果。

线性回归中梯度下降法是最常用的方法，附件中包含数据和程序，简单易懂。

这是一个matlab对梯度下降的实现，模拟的是x^2+y^2最小值的取得

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。