CG共轭梯度算法python实现
#775.5289919376373500维度
defCG2(A,b,x,imax=500,epsilon=0.0000001):
steps=np.asarr
%记录每次权值调整后的训练误差 ErrHistory=[ErrHistory SSE]; if SSE
如题,机器学习_梯度下降算法实现。包括测试数据。
机器学习中经典的优化算法,让loss快速达到更小,本代码在minist数据集测试分类算法,取得很好的结果。
共轭梯度算法C++版本,适用于求解大型线性方程组,系数矩阵必须是对称正定。
这是一个matlab对梯度下降的实现,模拟的是x^2+y^2最小值的取得
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。
Python implementation of batch gradient descent
m=100000x=np.random.normal(size=m)X=x.reshape(-1,1)y=4.0*x+3.0+np.random.normal(0,3,size=m)。。。
梯度下降算法处理曲线拟合问题,线性,单极点,多极点数据均有良好的表现