梯度下降参数辨识.pdf

bp神经网络的应用日益广泛，而梯度下降算法更是重要的算法。

2,梯度下降法.ipynb

该资源提供了神经网络中梯度下降算法的示例，可用于机器学习模型的开发和训练。

自己学习吴恩达机器学习的总结，主要是关于梯度下降算法的一些推导与介绍，以及解释了，吴恩达课中没有解释推导的内容。

线性分类器的设计 分段线性分类器的设计 非线性分类器的设计

ParallelGradientDescent---梯度下降流并行计算

一、梯度下降法 重申,机器学习三要素是:模型,学习准则,优化算法。这里讨论一下梯度下降法。 通常为了充分利用凸优化中的一些高效成熟的优化方法,像:共轭梯度、拟牛顿法等,所以呢很多的机器学习算法倾向于选

先引入一下回归的定义 回归是监督学习的一个重要问题,回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系。回归模型是表示输入变量到输出变量之间映射的函数。回归问题的学习等价于函数拟合:使用一条函数曲线使其很好的拟

基于可以通过减小压缩感知中观测矩阵与稀疏矩阵之间的互相关性来提高信号的重构质量，结合无约束凸优化问题中梯度下降的思想，提出了一种自适应梯度下降算法（adaptivegradientdescent，AG

提出了随机状态空间系统参数的梯度优化辨识方法。通过极小化输出预报误差而获得系统的参数估计。提出了动态选择雅可比矩阵奇异值比率确定参数搜索方向的方法,用以解决因雅可比矩阵的线性相关性引起的算法失效问题。