简介 牛顿法又叫做牛顿-拉裴森（Newton-Raphson）方法，是一维求根方法中最著名的一种。其特点是在计算时需要同时计算函数值与其一阶导数值，从几何上解释，牛顿法是将当前点处的切线延长，使之与横轴相交，然后把交点处值作为下一估值点。 图1 从数学上解释，牛顿法可以从函数的泰勒展开 ...

本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ 牛顿方法是一种求解等式的非常有效的数值分析方法. 1. 牛顿方法 假设\(x_0\)是等式的根\(r\)的一个比较好的近似, 且\(r=x_0+h\), 所以\(h\)衡量了近似值 ...

牛顿迭代法可以推广到多元非线性方程组 \(\boldsymbol{F}(\boldsymbol{x})=\boldsymbol{0}\)的情况，称为牛顿-- 拉夫逊方法 (Newton-Raphson method). 当 \(\boldsymbol{F}(\boldsymbol{x ...

一、介绍Newton和lagrange插值：给出一组数据进行Newton和lagrange插值，同时将结果用plot呈现出来1、首先是Lagrange插值：根据插值的方法，先对每次的结果求积，在对结果求和，完成插值。2、newton插值：先要建立差商表，差商表的建立的时候，每次减去的x[0]都是 ...

python实现bgd，sgd，mini-bgd，newton，bfgs，lbfgs优化算法 数据样本三列特征，一列线性回归目标 ...

一 . K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练 ...

前几篇我们较为详细地介绍了K-means聚类法的实现方法和具体实战，这种方法虽然快速高效，是大规模数据聚类分析中首选的方法，但是它也有一些短板，比如在数据集中有脏数据时，由于其对每一个类的准则函数为平方误差，当样本数据中出现了不合理的极端值，会导致最终聚类结果产生一定的误差，而本篇将要介绍 ...

近邻分类 K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)算法 R的实现 数据准备 数值型数据标准化 划分train&test knn分类（欧氏距离） 性能评估 ...