python应用Axes3D绘图(批量梯度下降算法)

梯度下降 梯度下降算法是一种最为常用的解决优化问题的方法,该方法每次下降的方向均为当前位置的负梯度方向,以此保证下降速度最快,从而使损失函数迅速达到最小化。 为了简化问题, 首先假设 m=1 , 对

文章目录案例简介数据可视化建立分类器sigmoid函数:映射到概率的函数model 函数: 返回预测结果值cost : 根据参数计算损失gradient : 计算每个参数的梯度方向descent :

最近在学习神经网络,自己尝试使用c++写了一个类,使用的梯度下降法。仅供学习参考。

支持多路拟合 代码浅显易懂 当然要在理解梯度下降法的前提下

LinearRegression 线性回归 梯度下降算法 使用VS环境，也可自己使用其它IDE

采用梯度下降法，通过固定学习率、最速下降、共轭梯度三种方法，对定常系统和时变系统进行参数辨识，最后在matlab上设计了识别面板。该文档为该设计的总结文档。

基于梯度下降的参数辨识代码，分析了定常和时变系统在不同学习率调整规则下的辨识结果。在MATLAB 的AppDesigner设计工具上制作了参数辨识面板。

线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。使用最小二乘法构建损失函数，用梯度下降来求解损失函数最小时的θ值。

使用C++实现的梯度下降代码，机器学习的入门级代码

利用MATLAB实现了基于最陡下降梯度算法跟踪运动目标的算法,通过分时的方法跟踪目标的方位角和俯仰角