主要是用于本人文章所支撑的代码

C++/Opencv实现的FFD形变+梯度下降法图像配准算法

主要介绍了Python编程实现线性回归和批量梯度下降法代码实例，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下

梯度下降法；用实力分析；

保守值法matlab代码GD方法 梯度下降法 说明：该存储库包含不同版本的梯度下降算法的实现。 版权所有（c）2020 Behrad Soleimani保留所有权利 接触： 日期：2020年4月25日 要求：在Matlab R2019a版本中实现，但应在大多数版本上运行。 内容： main.m：主脚本。 GradDescent.m：带有（回溯）线搜索的梯度下降。 GradDescent_BB.m：使用Barzilai-Borwein更新的梯度下降。 GradDescent_Nesterov.m： Nesterov加速梯度下降。 ProjGradDescent.m：投影梯度下降。 LipschitzEstimation.m： Lipschitz常数估计函数。 LogisticRegression.m： Logistic回归目标函数。 DualSVM.m：对偶软SVM目标函数。 说明：简单易用。 将所有代码下载到目录中并运行main.m，这将生成一个如下所述的示例。 要单独使用功能，请查看功能说明。 例子： 在此示例中，我们考虑带有二进制标签的逻辑回归问题。 为了校准样本，我们通过梯度下降

这是机器学习中最常见的模型--线性回归的python实现，其中包含了最小二乘法和梯度下降法两种拟合算法

Python编写，模拟线性回归模型训练，通过采样数据、计算误差、计算梯度、梯度更新等步骤实现线性回归模型训练。

梯度下降法；变分不等式；matlab代码；献血竞争

采用Matlab实现梯度下降各种优化算法，进行函数逼近，优化算法包括冲量法、NAG、Aagrad、RMSProp、Adam算法。可以通过该实验进行各种算法的比较，可以自行调整参数查看实验效果。

线性分类器-梯度下降法实现代码 之前我们从简单的开始，先给出一条直线，然后依次给出一些点，每给一个点，就按照规则对点进行分类，现在我们往前进一步，给定一群数据点，用直线把他们分开！