大数据建模与算法 最速下降法和牛顿法

Python code and data samples for the Logistic algorithm (random gradient descent method)

程序内是牛顿法，阻尼牛顿法和改进的阻尼牛顿法，采用matlab编程实现

Machine learning gradient descent and quasi-Newton

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

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

利用牛顿法求解问题的最优化解

主要为大家详细介绍了Spark MLlib随机梯度下降法概述与实例,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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

线性回归中梯度下降法是最常用的方法，附件中包含数据和程序，简单易懂。

使用梯度下降法实现线性回归，使用的为matlab代码实现，最后生成3维gif动态演示图，演示损失函数随训练次数增加时的运行结果。代码中每个步骤都有详细注释。