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梯度下降法(最速下降法): 求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解.一般情况下，其解不保证是全局最优解.梯度下降法的收敛速度也未必是很快 ...

x1和x2的偏导数，即下降的方向 % - 4*x1 - 2*x2 - 1% 1 - 2*x2 - 2 ...

梯度下降法 梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点 ...

线性回归形如y=w*x+b的形式，变量为连续型（离散为分类）。一般求解这样的式子可采用最小二乘法原理，即方差最小化， loss=min（y_pred-y_true）^2。若为一元回归，就可以求w与b的偏导，并令其为0，可求得w与b值；若为多元线性回归， 将用到梯度下降法求解，这里的梯度值w的偏 ...

norm(A,p)当A是向量时norm(A,p) Returns sum(abs(A).^zhip)^(/p), for any <= p <= ∞.norm(A) Returns nor ...

梯度下降法的原理，本文不再描述，请参阅其它资料。 梯度下降法函数function [k ender]=steepest(f,x,e)，需要三个参数f、x和e,其中f为目标函数，x为初始点,e为终止误差。输出也为两个参数，k表示迭代的次数，ender表示找到的最低点。 steepest.m ...

摘自：http://www.wengweitao.com/ti-du-xia-jiang-fa.html 梯度下降法（Gradient Descent）是一种常见的最优化算法，用于求解函数的最大值或者最小值。 梯度下降 在高数中，我们求解一个函数的最小值时，最常用的方法就是求出它的导数 ...