人工智能与机器学习-梯度下降法 一、梯度下降法概述 梯度下降法（Gradient descent）是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。 二、梯度下降法直观理解 以人下山为例，要到达最低点，需要以下步骤： 第一步，明确自己现在所处的位置 第二步，找到相对于该位置而言下降最快的方向 第三步，沿着第二步找到的方向走一小步，然后到底一个新的位置，这时候的位置就比原来更低 第四步，又明确当前所处位置，即回到第一步 第五步，到底最低点后就停下 基于以上步骤，就能够找到最低点，以下图为例 三、多

这是用python写的梯度下降算法，写的是n维矩阵。

本程序是根据斯坦福大学吴恩达老师的机器学习公开课实现的MATLAB程序 简单易懂 你值得拥有

主要介绍了基于Python共轭梯度法与最速下降法之间的对比，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

最速下降法原理说明及实际C语言代码说明及实际使用说明

编制一个递归下降分析程序,实现对词法分析程序所提供的单词序列的语法检查和结构分析。 利用C语言编制递归下降分析程序,并对简单语言进行语法分析。

自己学习吴恩达机器学习的总结，主要是关于梯度下降算法的一些推导与介绍，以及解释了，吴恩达课中没有解释推导的内容。

利润下降&成本下移 矿价面临进一步下跌风险.pdf

matlab实现最速下降法例子fx=X(1)^2-10*cos(2*pi*X(1))+10+X(2)^2-10*cos(2*pi*X(2))+10+X(3)^2-10*cos(2*pi*X(3))+1

do-while循环语句的翻译 递归下降法 输出四元式