在线性搜索方法中，有精确线性搜索和不精确线性搜索。在六十年代中期以前，线性搜索方法是精确线性搜索的一统天下。本文讨论了属于精确线性搜索方法的0.618法与二次插值法以及属于不精确线性搜索的Goldstein法。 关键词：精确线性搜索，0.618，二次插值法；不精确线性搜索法，Goldstein法。

替换代码中的函数和初始值。 您可以根据所需的解决方案更改迭代次数。

梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降法是最常采用的方法之一。 多元函数的图像显示 方程为z=x1 ^2 + 2 * x2 ^2 – 4 * x1- 2 * x1 * x2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl %matplotlib inline import math from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import warnings def f2(x1,x2)

最速下降法是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题。最速下降法源代码，可用于数值分析及最优化计算，

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。

第三章 最速下降法和牛顿法 本章讨论无约束优化问题 min

自己做的，供分享，采用人工算出的梯度及步长来计算，因为矩阵确实不会弄哈

采用Armijo线搜索的最速下降法求解非线性方程的matlab代码

优化方法中最速下降法+SUMT外点法MATLAB实现，代码均为本人实现，如有需要请自行下载，下载后请根据自身需求调整方程，欢迎讨论。

（三）最速下降法的搜索路径呈直角锯齿形 定理4.1 设从点x(k) 出发，沿方向d作精确一维搜索， tk为最优步长因子，即 f(x(k) + tk dk) = min f( x(k) + t dk) 则成立 f(x(k) + tk d) T d =0, 即新点处的梯度与搜索方向垂直。 即 t>0 tk x(k+1) d(k) x(k) f(x)等值面 f(x (k+1) ) d(k+1)