【math】梯度下降法(梯度下降法，牛顿法，高斯牛顿法，Levenberg-Marquardt算法)
原文：http://blog.csdn.net/dsbatigol/article/details/12448627 何为梯度？ 一般解释： f(x)在x0的梯度：就是f(x)变化最快的方向 举个例子，f()是一座山，站在半山腰， 往x方向走1米，高度上升0.4米，也就是说x ...
原文：梯度下降法、牛顿法、高斯牛顿法、LM算法
假设有一个可导函数f x ，我们的目标函数是求解最小值 min frac f x ,假设x给定的初始值是 x 梯度下降法 将f x 在 x 处进行 阶泰勒级数展开： f x f x f x x x 。 则我们的目标函数变成 min frac f x f x x x 即是 f x f x f x Delta x f x Delta x 从而得到： f x f x f x Delta x 即 Delt ...
2019-02-24 20:05 0 816 推荐指数：
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