上一篇文章讲述了梯度下降法的数学思想，趁热打铁，这篇博客笔者将使用梯度下降法完成多元线性回归，话不多说，直接开始。 我们假设我们的目标函数是长这样的： import numpy as np import pandas as pd # 读入数据 data = pd.read_csv('D:/Advertising.csv') # 学习率alpha lr = 0.00001 # 参数 theta0 = 0 theta1 = 0 theta2 = 0 theta3 = 0 # 最大迭代次数 epochs = 1000 #假设目标函数 def h_predict(theta0, theta1, t

利用MATLAB神经网络工具箱里的函数实现的单个英语字母识别原程度。供初学者参考。

牛顿法、梯度下降法原理及Python编程应用 一、项目概述 无论是在学习还是工作中，我们都会遇到很多最优化问题。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。最优化算法在学习和工作中是很重要的，我们学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解。常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法等等，本文主要介绍牛顿法和梯度下降法原理以及使用Python编程应用问题。 二、应用领域 使用牛顿法或梯度下降法，在最优化算法所解决的问题中，有着很广阔的应用领域，下面主要列举两点： 企业利润分析，如何使得

优化算法-梯度下降法.ppt

最优化算法python实现篇（4）——无约束多维极值（梯度下降法）摘要算法简介注意事项算法适用性python实现实例运行结果算法过程可视化 摘要 本文介绍了多维无约束极值优化算法中的梯度下降法，通过python进行实现，并可视化展示了算法过程。 算法简介 给定初始点，沿着负梯度方向（函数值下降最快的方向）按一定步长（机器学习中也叫学习率）进行搜索，直到满足算法终止条件，则停止搜索。 注意事项 学习率不能太小，也不能太大，可以多尝试一些值。当然每次沿着负梯度方向搜索时，总会存在一个步长使得该次搜索的函数值最低，也就是一个一维无约束极值问题，可调用黄金分割法的一维无约束优化方法求取最佳步长（学习率

梯度下降法 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。 假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低；因此，下山的路径就无法确定，必须利用自己周围的信息一步一步地找到下山的路。这个时候，便可利用梯度下降算法来帮助自己下山。怎么做呢，首先以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着下降方向走一步，然后又继续以当前位置为基准，再找最陡峭的地方，再走直到最后到达最低处；同理上山也是如此，只是这时候就变成梯度上升算法了 梯度下降 梯度下降的基本过程就和下山的场景很类似。 首先，我们有一个可微分的函数。这个

北航数值分析第三次大作业，使用普通的多项式方法和正交基函数方法。求解非线性方程组使用梯度下降法，与曲面拟合完全独立。

梯度下降法编写ANN代码（matlab），能用于进行负荷预测等工作。

简单解释：比如拿温度传感器来说，就是根据之前一段时间的温度数据计算下当前理论上应该测量到的温度，如果超出这个最优解的一定比例，就可以理解为突发状况了

包含牛顿法、梯度下降法、最速下降法求目标函数极小值的matlab代码以及Levenberg-Marquardt算法进行曲线拟合的代码。