该代码使用来自社区大学的数据集，其中包含大量噪音。 由于数据集中的噪声，代码是一个很好的例子，有时线性回归不是很有用，但它是一个基线分类模型。 我确保它不会为我使用的数据集过度拟合或欠拟合数据。 根据正在使用的数据集，需要增加或减少 theta 参数，并且还必须调整参数的多项式性质。 这个程序的想法是它很好地演示了梯度下降，并且在分类方面做得很好。

Support_Vecor_Machine_Implementation 借助梯度下降算法实现svm实现，以减少错误函数，仅使用numpy和matplotlib来实现它。

永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless

第6-1课 梯度下降算法原理与编程实现

机器学习 深度学习 人工智能代码（python）adaboost 和xgboost 还有梯度下降算法的实现

利用随机并行梯度下降(SPGD)算法实现16路光纤激光相位锁定。通过数字信号处理器(DSP)上执行随机并行梯度下降算法实现对各路激光相位的控制,系统闭环时的激光功率提高为开环时的近12倍。

1. 梯度下降算法： 2. 特征和多项式回归（Features and Polynomial Regression）：有的时候某些有关系的特征可以联系起来用一个

各种梯度下降算法的代码

用梯度下降算法开发的rbf神经网络曲线拟和程序.rar

人工神经网络 BP神经网络算法 梯度下降算法 感知器训练法则，权值，阈值