典型相關分析 （一）引入 典型相關分析（Canonical Correlation Analysis）是研究兩組變量之間相關關系的一種多元統計方法。他能夠揭示出兩組變量之間的內在聯系。 ...

、局部、全局和嚴格優化、梯度和Hessian 黑塞矩陣和方向導數、無約束問題的最優條件 優化理論0 ...

先來點預備知識。矩陣的3種運算我們稱之為“行初等變換”： 交換任意2行 某一行的元素全部乘以一個非0數 某一行的元素加上另一行對應元素的N倍，N不為0 以矩陣實施行初等變換等同於 ...

共軛梯度法關鍵是要找正交向量尋找方向，去不斷逼近解。 其本質是最小二乘解的思想 最小二乘解 其中A系數矩陣是確定的，Ax是永遠都取不到向量 b的，取得到那就是不用最小二乘解 我要求AX和b最小的距離，就是要求b在Ax上的投影，向量b-AX一定是要垂直於AX ...

共軛梯度法（Python實現） 使用共軛梯度法，分別使用Armijo准則和Wolfe准則來求步長 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的極小值 運行結果 ...

% FR共軛梯度法 function sixge x0=[1,0]'; [x,val,k]=frcg('fun','gfun',x0) end function f=fun(x) f=100*(x(1)^2-x(2))^2+(x(1)-1)^2; end function g ...

（FR）共軛梯度法是介於最速下降法和牛頓法之間的一個方法，相比最速下降法收斂速度快，並且不需要像牛頓法一樣計算Hesse矩陣，只需計算一階導數 共軛梯度法是共軛方向法的一種，意思是搜索方向都互相共軛 共軛的定義如下： 共軛梯度法是一種典型的共軛方向法，它的搜索方向是負 ...

牛頓法 一: 最速下降法 下降法的迭代格式為xk+1=xk–αkdk">xk+1=xk–αkdk , 其中dk">dk為下降方向, 設gk=∇f(xk)≠0">gk=∇f(xk)≠0, 則下降 ...