Python实现批量梯度下降法(BGD)拟合曲线

机器学习的一个作业,用C语言写的简单易懂可直接运行。梯度下降(gradient descent)在机器学习中应用十分的广泛,不论是在线性回归还是Logistic回归中,它的主要目的是通过迭代找到目标函

最速下降法,牛顿法和共轭梯度法，利用matlab程序解决实际问题

前言: 这次我来使用梯度下降法来解决多元线性回归问题,实际问题中每个事物都带有很多属性,一个参数往往只出现于理想情况,因此解决多元问题是很重要的。 正文: import numpy as np fro

MATLAB梯度下降法（完整版），支持任意维度，手动输入

大多数数据科学算法是优化问题。而这方面最常使用的算法是梯度下降。 或许梯度下降听起来很玄，但读完这篇文章之后，你对它的感觉大概会改变。 这里用住宅价格预测问题作为例子，并附有Matlab程序源文件供大

典型的最优化问题，用最速下降法、牛顿法、共轭梯度法求最小值。

深入研究梯度下降法在神经网络中的应用，以及在感知器调优中的实践。探索了批量梯度下降和随机梯度下降在优化神经网络参数上的差异与共性，并介绍了多层神经网络的结构及其梯度下降算法的具体实现。通过基于Pyth

一元线性回归数据集

基于梯度下降的声码器 使用梯度下降法恢复梅尔谱图的相位 该项目的基本思想是尝试从频谱图中恢复音频数据。 已经有可以做到这一点,在某些情况下,它甚至可以从频谱图中完美地重建音频。 但是,我面临的挑战是我

最小二乘法是先将方程自变量与因变量化为系数矩阵X,再求该矩阵的转置矩阵(X1),接着求矩阵X与他的转置矩阵的X1的乘积(X2),然后求X2的逆矩阵。最后整合为系数矩阵W,求解后分别对应截距b、a1、和