【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/12448627 何為梯度？ 一般解釋： f(x)在x0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1米，高度上升0.4米，也就是說x ...
原文：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 f x ,假設x給定的初始值是 x 梯度下降法 將f x 在 x 處進行 階泰勒級數展開： f x f x f x x x 。 則我們的目標函數變成 min frac f x f x x x 即是 f x f x f x Delta x f x Delta x 從而得到： f x f x f x Delta x 即 Delt ...
2019-02-24 20:05 0 816 推薦指數：
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