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寻找下山之路：梯度下降法想象置身山巅，目标是抵达山脚的最低点。环顾四周，你只能感知到脚下的坡度。此时，你会选择最陡峭的下坡方向迈出一步。重复这个过程，每一步都朝着更陡的方向前进，直至抵达山脚。这种
有独立的输入界面，自动求解，能显示求解过程，对于精度可以自行输入，初始的取值也可以自行输入，能显示最终的求解结果
实现了线搜索算法中的最速下降法以及牛顿沃尔夫算法 The steepest descent method and Newton Wolff algorithm in line search algor
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
利用MATLAB神经网络工具箱里的函数实现的单个英语字母识别原程度。供初学者参考。
主要介绍了Python语言描述随机梯度下降法,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下
取目标函数 ,其中 ,用 去代表 和 以强调它可能是任意的函数。在求解目标函数最小值的过程中理论上可以采用两种方法进行计算:一种解决方法就是用数值计算的方法去计算出它的最小值,但是这种方法需要求偏导数
梯度下降法编写ANN代码（matlab），能用于进行负荷预测等工作。
批量梯度下降法python具体实现, np.random.seed(666) x = 2 * np.random.random(size = 100) y = x * 3.0 + 4.0 + np.r
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