为了解决传统短期用电负荷预测系统存在响应时间慢、预测精度差的问题，设计了一种基于梯度提升树的短期用电负荷预测系统。该系统框架采用C/S架构模式搭建，根据预测需求选择系统的组成硬件，并以梯度提升树为核心，建立预测模型，完成系统软件及短期用电负荷预测系统的设计。实验结果表明，与基于神经网络、数据挖掘、支持向量机的三种传统用电负荷预测系统相比，本系统运行下，响应时间缩短，预测精度提高，为电力企业电量生产和供应提供了可靠的依据。

central_diff 函数使用二阶精确差分公式为均匀或不均匀间隔的坐标数据计算数值梯度。 它以与 MATLAB 函数梯度类似的方式运行，不同之处在于它只允许一个自变量 x，并正确处理 x 坐标数据的不均匀间隔值。 相对于 MATLAB 梯度函数，在末端的精度有所提高，该函数在末端仅使用一阶前向或后向差分，而是在左端使用二阶前向差分，在右端使用二阶后向差分。

sympy有个vector 模块，里面提供了求解标量场、向量场的梯度、散度、旋度等计算,官方参考连接： http://docs.sympy.org/latest/modules/vector/index.html sympy中计算梯度、散度和旋度主要有两种方式： 一个是使用∇∇算子，sympy提供了类Del()，该类的方法有：cross、dot和gradient，cross就是叉乘，计算旋度的，dot是点乘，用于计算散度，gradient自然就是计算梯度的。 另一种方法就是直接调用相关的API：curl、divergence和gradient，这些函数都在模块sympy.vector 下面

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

图像恢复ROF模型的一种共轭梯度解法，贾文，刘晶晶，本文介绍了全变分TV (Total Variation)在图像恢复中的应用。首先给出了以TV为基础的ROF（Rundin, Osher, Fatime）图像恢复模型。接着得到了ROF模�

暗通道优先(dark channel prior)规律在处理单幅户外场景图像去雾方面取得了非常好的效果,但是该方法在处理较高分辨率图像时需消耗大量的存储和计算资源,同时对于部分场景会得到不够准确的结果.仍然基于暗通道优先,根据观察实验,得到透射梯度优先规律,并结合多分辨率处理,提出了改进的图像去雾新方法.经过大量实验和理论分析,透射梯度优先不仅显著减小了去雾处理的计算量,它所引起的优化方法和参数变化还可能提升透射图计算的准确性.实验结果也证明,新方法仅需原方法1/8左右的计算时间和存储空间,就能够得到与原方法基本一致甚至更准确的去雾结果.

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。