pyLinearRegression 具有l2-norm（Ridge回归）的线性回归的Python实现 用法 专案追踪志上的一系列网志文章 每个算法都包含在其自己的文件夹中。 依存关系 Python 3+ 麻木 matplotlib仅用于演示 免责声明 仅用于教育目的。 使用风险自负。

线性回归及梯度下降.

使用随机梯度下降法解决无约束优化问题。

编译原理实验内含NFA到DFA DFA最小化 递归下降翻译程序 LL1 LR 等源码加实验报告

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。