优化方法 最速下降法+SUMT外点法(MATLAB实现)

高等数值分析上机报告,高等数值分析课程设计报告,代码都是跑过的没有问题,matlab使用的是R2019A,有需要的小伙伴可以参考用。

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

包含文章：1、StochasticGradientLearning2、StochasticGradientDescentTricks3、Large-ScaleMachineLearningwithSt

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

上一篇文章讲述了梯度下降法的数学思想,趁热打铁,这篇博客笔者将使用梯度下降法完成多元线性回归,话不多说,直接开始。 我们假设我们的目标函数是长这样的: import numpy as np impor

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

使用梯度下降法实现的网页版计算器,计算器是由网页渲染的简单界面,算法部分使用的梯度下降法,分了左结合和右结合两种方式,能够进行四则运算和括号改变优先级

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

最优化方法实验之外点法 #include#include#define MAXDEM 10 struct MODEL { double (*g[10])(double *); double (*f