類方法：迭代法。 最優條件法：最小二乘估計 3、迭代法 （1）梯度下降法（gradient descen ...

一、最小二乘法 對於給定的數據集\(D = {(x_1,y_1),(x_2,y_2), ...,(x_m,y_m)}\)，其中\(x_i=(x_{i1};x_{i2}; ...;x_{id})\)。 ...

---恢復內容開始--- http://www.zhihu.com/question/19723347 引自知乎 牛頓法是二階收斂，梯度下降是一階收斂， 所以牛頓法就更快。如果更通俗地說的話，比如你想找一條最短的路徑走到一個盆地的最底部，梯度下降法每次只從你當前所處位置選一個 ...

1.梯度下降法的收斂性 針對迭代式算法，我們就要Convergency Analysis（收斂性分析） （1）什么是平滑函數，非平滑函數？ 平滑函數--在每個點上求出梯度 非平滑函數---在那個點上求不出梯度的， L-Lipschitz條件：是針對平滑函數的條件 Logistic ...

目錄 目錄 題目 作答 1. 建立函數文件ceshi.m 2. 這是調用的命令，也可以寫在.m文件里 3. 輸出結果 題外話 題目 作答 本文使用MATLAB作答 1. 建立函數文件ceshi.m 2. 這是調用的命令 ...

我們每個人都會在我們的生活或者工作中遇到各種各樣的最優化問題，比如每個企業和個人都要考慮的一個問題“在一定成本下，如何使利潤最大化”等。最優化方法是一種數學方法，它是研究在給定約束之下如何尋求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指標達到最優的一些學科的總稱。隨着學習的深入，博主越來越發現最優化方法 ...

1. 梯度 　　在微積分里面，對多元函數的參數求∂偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式寫出來，就是梯度。比如函數f(x,y), 分別對x,y求偏導數，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,簡稱grad f(x,y)或者▽f(x,y)。對於在點(x0,y0)的具體梯度向量 ...

(1)梯度下降法 在迭代問題中，每一次更新w的值，更新的增量為ηv，其中η表示的是步長，v表示的是方向 要尋找目標函數曲線的波谷，采用貪心法：想象一個小人站在半山腰，他朝哪個方向跨一步，可以使他距離谷底更近（位置更低），就朝這個方向前進。這個方向可以通過微分得到。選擇足夠小的一段曲線 ...