簡介 牛頓法又叫做牛頓-拉裴森（Newton-Raphson）方法，是一維求根方法中最著名的一種。其特點是在計算時需要同時計算函數值與其一階導數值，從幾何上解釋，牛頓法是將當前點處的切線延長，使之與橫軸相交，然后把交點處值作為下一估值點。 圖1 從數學上解釋，牛頓法可以從函數的泰勒展開 ...

本博客已經遷往http://www.kemaswill.com/, 博客園這邊也會繼續更新, 歡迎關注~ 牛頓方法是一種求解等式的非常有效的數值分析方法. 1. 牛頓方法 假設\(x_0\)是等式的根\(r\)的一個比較好的近似, 且\(r=x_0+h\), 所以\(h\)衡量了近似值 ...

牛頓迭代法可以推廣到多元非線性方程組 \(\boldsymbol{F}(\boldsymbol{x})=\boldsymbol{0}\)的情況，稱為牛頓-- 拉夫遜方法 (Newton-Raphson method). 當 \(\boldsymbol{F}(\boldsymbol{x ...

一、介紹Newton和lagrange插值：給出一組數據進行Newton和lagrange插值，同時將結果用plot呈現出來1、首先是Lagrange插值：根據插值的方法，先對每次的結果求積，在對結果求和，完成插值。2、newton插值：先要建立差商表，差商表的建立的時候，每次減去的x[0]都是 ...

python實現bgd，sgd，mini-bgd，newton，bfgs，lbfgs優化算法 數據樣本三列特征，一列線性回歸目標 ...

一 . K-近鄰算法（KNN）概述 最簡單最初級的分類器是將全部的訓練數據所對應的類別都記錄下來，當測試對象的屬性和某個訓練對象的屬性完全匹配時，便可以對其進行分類。但是怎么可能所有測試對象都會找到與之完全匹配的訓練對象呢，其次就是存在一個測試對象同時與多個訓練對象匹配，導致一個訓練 ...

前幾篇我們較為詳細地介紹了K-means聚類法的實現方法和具體實戰，這種方法雖然快速高效，是大規模數據聚類分析中首選的方法，但是它也有一些短板，比如在數據集中有臟數據時，由於其對每一個類的准則函數為平方誤差，當樣本數據中出現了不合理的極端值，會導致最終聚類結果產生一定的誤差，而本篇將要介紹 ...

近鄰分類 K最近鄰(kNN，k-NearestNeighbor)算法 R的實現 數據准備 數值型數據標准化 划分train&test knn分類（歐氏距離） 性能評估 ...