房地产行业土地市场月报：9月土地成交建面同比下降28%，增速较过去两月基本持平，结构上一二线因集中供地增速转正，三四线继续下行

关于梯度下降与逻辑回归，我在之前的文章中已经写过了公式推导，本文中将用python代码进行实现并做简单的实验 机器学习入门 — 梯度下降原理 机器学习入门 — 逻辑回归算法 案例概述 在这里我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。此大学会根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。大学里有以前的申请人的历史数据，可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个学生例子，有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 数据准备 import os path = 'data' + os.sep + 'LogiReg_data.txt

编译原理语法分析器，含有源代码，递归下降分析器,LL(1)分析法实验报告

完整代码，可直接运行

解析解法和梯度下降法实现线性回归预测2014年南京房价.zip

一、实验目的： 通过本次实验，进一步加深对递归下降算法与抽象语法树的理解，学习程序设计语言的语法分析器的手工编程方法。 二、实验任务： 仔细阅读并测试TINY语言的语法分析器的相关程序，同时复习递归下降算法与抽象语法树的相关理论。 三、实验内容： （1）改写文法与画语法图； （2）TINY语言的抽象语法树节点的数据类型的定义与说明； （3）TINY语言的语法分析器源程序的阅读与注释； （4）TINY语言的语法分析器的YACC输入文件阅读与注释； （5）编译并测试TINY语言的语法分析器；

数值线性代数（徐树方）中的一些算法实现。使用C语言实现，并带有注释，简单易懂。

Rosenbrock函数的定义如下： 其函数图像如下： 我分别使用梯度下降法和牛顿法做了寻找Rosenbrock函数的实验。 梯度下降 梯度下降的更新公式： 图中蓝色的点为起点，橙色的曲线（实际上是折线）是寻找最小值点的轨迹，终点（最小值点）为 (1,1)(1,1)。 梯度下降用了约5000次才找到最小值点。 我选择的迭代步长 α=0.002α=0.002，αα 没有办法取的太大，当为0.003时就会发生振荡： 牛顿法 牛顿法的更新公式： Hessian矩阵中的每一个二阶偏导我是用手算算出来的。 牛顿法只迭代了约5次就找到了函数的最小值点。 下面贴出两个实验的代码。 梯度下降：

第三章 最速下降法和牛顿法 本章讨论无约束优化问题 min

------------：）----------采用MATLAB语言编程，基于梯度下降法实现多元线性回归模型，并与正规方程计算结果进行对比。