基于Python共轭梯度法与最速下降法之间的对比

主要为大家详细介绍了python+numpy+matplotalib实现梯度下降法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

1. 导入库2. 产生数据拟合曲线 y = 2 × x3. BGD4. 计算array([1.99458492, 0.91587829, 1.48498921])5. 评价( R0.984554290

基于DY和DL共轭梯度法,给出一个新的βk公式,在精确线搜索下该公式等价于βDkY.基于新参数公式建立了采用Wolfe线搜索的共轭梯度算法,证明了算法满足充分下降性和全局收敛性,初步的数值试验结果表明

基于梯度下降法的线性回归模型预测房价,进行多元线性回归,其中包括一套关于房价预测的数据和基于numpy和pandas基础库的源代码

二帧相移提取算法具有所需条纹图数量少、处理速度快的特点,但由于二帧相移技术存在病态性问题,使算法的设计充满了挑战,鉴于此,提出一种二帧随机时域相移条纹图相移提取算法。该算法先通过高通滤波去除条纹图的背

介绍了共轭梯度法，包含程序以及与其他学习方法的比较。

我的思路是这样的：最速下降法能找出全局最优点，但在接近最优点的区域内就会陷入“齿型”迭代中，使其每进行一步迭代都要花掉非常久的时间，这样长久的等待是无法忍受的，不信你就在我那个程序的第一步迭代中把精度

共轭梯度法教程与PPT，简明易懂。ConjugateGradientisanintermediatebetweensteepestdescentandNewton’smethod.Ittriestoa

适合初学用matlab编写共轭梯度法

此程序为Fortran语言编写的最小二乘共轭梯度算法，可求解非正定对称方程组，此算法收敛速度快，适合求解大型线性方程组。