梯度下降法、牛頓法、高斯牛頓法、LM算法
假設有一個可導函數f(x)，我們的目標函數是求解最小值$min\frac{1}{2}f(x)^{2}$,假設x給定的初始值是$x_0$ 1、梯度下降法 將f(x)在$x_0$處進行1階泰勒級數展開：$f(x)=f(x_0)+f(x_0)^{'}(x-x_0)$。 則我們的目標函數變成 ...
原文：【math】梯度下降法(梯度下降法，牛頓法，高斯牛頓法，Levenberg-Marquardt算法)
原文：http: blog.csdn.net dsbatigol article details 何為梯度 一般解釋： f x 在x 的梯度：就是f x 變化最快的方向 舉個例子，f 是一座山，站在半山腰， 往x方向走 米，高度上升 . 米，也就是說x方向上的偏導是 . 往y方向走 米，高度上升 . 米，也就是說y方向上的偏導是 . 這樣梯度方向就是 . , . ，也就是往這個方向走 米，所上升的 ...
2016-03-15 15:19 0 6685 推薦指數：
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