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梯度下降法

其实,在计算量方面,两者有很大的不同,因而在面对给定的问题时,可以有选择性的根据问题的性质选择两种方法中的一个. 具体来说,最 小二乘法的矩阵公式是 ,这里的 A 是一个矩阵,b 是一个向量.如果有离散数据点,,而想要拟合的方程又大致形如 ,那么,A...

摘 要:,粒子群算法据自己的速度来决定搜索过程,只有最优的粒子把信息给予其他的粒子,整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程,所有的粒子还可以更快的收敛于最优解。由于微粒群算法简单,容易实现,与其它求解约束优化问题的方法相比较,具...

梯度下降法的搜索方向顾名思义就是梯度方向,也就是当前点所在地形最陡峭的下降方向(你这个图里面只有左右两个方向)。步长的选择要看函数的性质,一般可导函数,只要步长足够小,则保证每次函数值都不会增加,此外:1.如果函数可导,且函数的...

你for循环里怎么没有m出现? 应该是 p= theta(1) - (alpha / m) * sum((X * theta - y).* X(:,1)); q= theta(2) - (alpha / m) * sum((X * theta - y).* X(:,2));

并不是所有的函数都可以根据导数求出取得0值的点的, 现实的情况可能是: 1. 可以求出导数在每个点的值, 但是直接解方程解不出来, 2、计算机更加适合用循环迭代的方法来求极值。

函数的梯度是指它在这一点处增长最快的方向,显然负梯度方向就是下降最快的方向。 梯度下降方向就是和负梯度方向的夹角小于90度的方向,也就是和负梯度方向的内积小于0,沿着梯度下降方向移动

自适应滤波器的收敛速度在很大程度上取决于步长因子.当步长参数较大时,滤波器收敛到稳态需要迭代次数较少,但滤波效果比步长较小时差,而且均方误差的稳态值随着步长的变大而增大;但是当步长参数较小时,收敛速度则会降低,因此只有选择合适的步长...

梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一,虽然现在已经不具有实用性,但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的,最...

梯度下降算法是神经网络在每代更新网络权值的一种方法。 神经网络还有很多其他更新权值的方法,不只这一种

#include#include#includeusing namespace std;double f(double x);double g(double x);double gd(double xs,double s){ double x=xs; double y; for(int i=0;i!=20;++i) { double grad= -1*g(x); x+=grad*s; y=f(x); cout

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