梯度下降法 matlab實現
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);sy ...
原文：梯度算法的Matlab實現
一 通過一個例子來看梯度下降法是怎么算的 函數,求解其最小值 .求解梯度函數 .給定初始點，計算出該點的梯度，開始迭代 .計算初始點梯度模，判斷是否滿足終止條件，如果滿足，得到終點。如果不滿足，求得當前最優的學習率，然后迭代。 function k ender steepest f,x,e 梯度下降法函數function k ender steepest f,x,e ，需要三個參數f x和e,其中 ...
2020-06-06 18:30 0 2353 推薦指數：
相關推薦
梯度下降算法(1) - Python實現
算法介紹：梯度下降算法是一種利用一次導數信息求取目標函數極值的方法，也是目前應用最為廣泛的局部優化算法之一。其具有實現簡單、容易遷移、收斂速度較快的特征。在求解過程中，從預設的種子點開始，根據梯度信息逐步迭代更新，使得種子點逐漸向目標函數的極小值點移動，最終到達目標函數的極小值點。注意 ...
對梯度下降算法的理解和實現
對梯度下降算法的理解和實現 梯度下降算法是機器學習程序中非常常見的一種參數搜索算法。其他常用的參數搜索方法還有：牛頓法、坐標上升法等。 以線性回歸為背景 當我們給定一組數據集合 \(D=\{(\mathbf{x^{(0)}},y^{(0)}),(\mathbf{x^{(1)}},y ...
梯度下降算法以及其Python實現
一、梯度下降算法理論知識 我們給出一組房子面積，卧室數目以及對應房價數據，如何從數據中找到房價y與面積x1和卧室數目x2的關系？ 為了實現監督學習，我們選擇采用 ...
在matlab中實現梯度下降法
梯度下降法的原理，本文不再描述，請參閱其它資料。 梯度下降法函數function [k ender]=steepest(f,x,e)，需要三個參數f、x和e,其中f為目標函數，x為初始點,e為終止誤差。輸出也為兩個參數，k表示迭代的次數，ender表示找到的最低點。 steepest.m ...
梯度下降、隨機梯度下降、方差減小的梯度下降(matlab實現)
梯度下降代碼： function [ theta, J_history ] = GradinentDecent( X, y, theta, alpha, num_iter ) m = length(y); J_history = zeros(20, 1); i = 0; temp ...
gardner 算法matlab實現
% 仿真4比特原始數據與星座圖的編碼映射過程； % 完成16QAM信號的調制解調； % 基帶信號符號速率 ps ＝1Mbps； % 成形濾波器的滾降因子 a=0.8； % 載波信號頻率fc=2M ...
基本灰狼算法的MATLAB實現
灰狼算法： 灰狼優化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）由澳大利亞格里菲斯大學學者 Mirjalili 等人於2014年提出來的一種群智能優化算法。該算法受到了灰狼捕食獵物活動的啟發而開發的一種優化搜索方法，它具有較強的收斂性能、參數少、易實現等特點。近年來受到了學者的廣泛關注 ...