本文的目的是記錄meshgrid()的理解過程: step1. 通過一個示例引入創建網格點矩陣; step2. 基於步驟1，說明meshgrid()的作用; step3. 詳細解讀meshgrid()的官網定義; 說明:step1和2 的數據都是基於笛卡爾坐標系的矩陣，目的是為了方便討論 ...

本文將從一個下山的場景開始，先提出梯度下降算法的基本思想，進而從數學上解釋梯度下降算法的原理，最后實現一個簡單的梯度下降算法的實例！ 梯度下降的場景假設 梯度下降法的基本思想可以類比是一個下山的過程。可以假設一個場景：一個人上山旅游，天黑了，需要下山（到達山谷 ...

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 ...

function [k ender]=steepest(f,x,e) % f=x1-x2+2*x1^2+2*x1*x2+x2^2; 假設f等於% x=[0;0];% e=10^(-20);syms x1 x2 m; %m為學習率d=-[diff(f,x1);diff(f,x2)] %分別求 ...

The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...

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 ...

回歸與梯度下降 回歸在數學上來說是給定一個點集，能夠用一條曲線去擬合之，如果這個曲線是一條直線，那就被稱為線性回歸，如果曲線是一條二次曲線，就被稱為二次回歸，回歸還有很多的變種，如locally weighted回歸，logistic回歸 ...