梯度下降法、牛頓法、高斯牛頓法、LM最優化算法

阿新 • • 發佈：2019-02-24

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1、梯度下降法

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2、牛頓法

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3、高斯牛頓法

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4、LM算法

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梯度下降法、牛頓法、高斯牛頓法、LM最優化算法

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迭代求解最優化問題——最小二乘問題、高斯牛頓法

最小二乘問題最小二乘問題是應用最廣泛的優化問題，它的一般形式如下： minx||r(x)||2 該問題的損失函式為S(x)=||r(x)||2。其中r(x)為殘差函式，一般表示預測值與實際值的差別。一個最簡單的最小二乘問題就是線性迴歸問題，對於這個問題的

梯度下降法，牛頓法，高斯-牛頓迭代法，附程式碼實現

---------------------梯度下降法------------------- 梯度的一般解釋： f(x)在x0的梯度：就是f(x)變化最快的方向。梯度下降法是一個最優化演算法，通常也稱為最速下降法。假設f(x)是一座山，站在半山腰，往x方向走1米，高度上

CS229 Machine Learning學習筆記:Note 7(K-means聚類、高斯混合模型、EM算法)

learn 不同的 inf ear 公式 course splay alt spa K-means聚類 ng在coursera的機器學習課上已經講過K-means聚類，這裏不再贅述高斯混合模型問題描述聚類問題：給定訓練集\(\{x^{(1)},\cdots,x^{(m

29、Java並發性和多線程-非阻塞算法

新元素 modify gte boolean algo 信號調度 alt 有著以下內容轉自http://ifeve.com/non-blocking-algorithms/：在並發上下文中，非阻塞算法是一種允許線程在阻塞其他線程的情況下訪問共享狀態的算法。在絕大多數

最優化算法-梯度下降

本質方式 pack 梯度算法 pac 初始 file newton 如何梯度下降算法，參考Edwin《最優化導論》8.2章節，算法采用go語言實現。此處算法仍然存在疑惑，主要是獲取梯度下降時如何確定步長，即使采用割線法獲取最優步長，那麽割線法的初始值又如何確定？？下

數值優化之高斯-牛頓法（Gauss-Newton）

一、基本概念定義1.非線性方程定義及最優化方法簡述指因變數與自變數之間的關係不是線性的關係，比如平方關係、對數關係、指數關係、三角函式關係等等。對於此類方程，求解n元實函式f在整個n維向量空間Rn上的最優值點往往很難得到精確解，經常需要求近似解問題。求解該最優化問

【OpenCV入門教程之八】線性鄰域濾波專場：方框濾波、均值濾波與高斯濾波

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Luogu3232 HNOI2013 遊走高斯消元、期望、貪心

傳送門這種無向圖上從一個點亂走到另一個點的期望題目好幾道與高斯消元有關首先一個顯然的貪心：期望經過次數越多，分配到的權值就要越小。設$du_i$表示$i$的度，$f_i$表示點$i$的期望經過次數（我們認為經過表示需要從這個點走出去，所以$f_N=0$），考慮到一條邊$(u,v)$經過次數的期

高斯消元，全主元素法，C語言實現

#include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> using namespace std; double A[1010][1010

高斯列選主元素消元法

基於MATLAB影象處理的中值濾波、均值濾波以及高斯濾波的實現與對比

基於MATLAB影象處理的中值濾波、均值濾波以及高斯濾波的實現與對比作者：lee神 1.背景知識中值濾波法是一種非線性平滑技術，它將每一畫素點的灰度值設定為該點某鄰域視窗內的所有畫素點灰度值的中值. 中值濾波是基於排序統計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性訊號處

分類-3-生成學習-2-高斯判別分析、協方差

多元高斯分佈多變數高斯分佈描述的是 n維隨機變數的分佈情況，這裡的μ變成了向量， σ也變成了矩陣Σ。寫作N(μ,Σ)。其中Σ（協方差矩陣）是一個半正定的矩陣，μ是高斯分佈的均值，下面給出它的概率密度函式： begin-補充-協方差和協方差矩

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高斯判別分析(Gaussian discriminant analysis) 判別模型和生成模型前面我們介紹了Logistic迴歸，通過學習hΘ(x)來對資料的分類進行預測：給定一個特徵向量x→輸出分類y∈{0,1}。這類通過直接

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OpenCV學習十三：pryUp、pryDown 上取樣、降取樣以及高斯不同

pryUp：上取樣，影象放大一倍；pryDown：降取樣，影象縮小一倍。降取樣原理：1. 將原影象進行高斯模糊2. 刪除偶數行/列的影象。高斯不同是影象的內在特徵，在繪圖影象增強、角點檢測中經常用到。高

理想低通濾波器、Butterworth濾波器和高斯濾波器(matlab)

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排序算法（冒泡，選擇，插入，快速）查找算法（二分，快速）

元素快速查找冒泡排序比較簡單目標記錄 rec 向下取整　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　四種排序算法 1.冒泡排序　　思路分析：從前往後相鄰的兩個數一次進行比較,大的往下沈,小的網上冒。當相鄰的兩個數的比較後發現他們的排序與排序要求相反,就互

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『算法設計_偽代碼』線性時間排序及排序算法對比

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