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梯度下降法

import sys #Training data set #each element in x represents (x0,x1,x2) x = [(1,0.,3) , (1,1.,3) ,(1,2.,3), (1,3.,2) , (1,4.,4)] #y[i] is the output of y = theta0 * x[0] + theta1 * x[1] +theta2 * x[2] y = [95.364,97.217205,75.19...

其实,在计算量方面,两者有很大的不同,因而在面对给定的问题时,可以有选择性的根据问题的性质选择两种方法中的一个. 具体来说,最 小二乘法的矩阵公式是 ,这里的 A 是一个矩阵,b 是一个向量.如果有离散数据点,,而想要拟合的方程又大致形如 ,那么,A...

梯度下降法曲线拟合 怎么用matlab实现 function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters) %GRADIENTDESCENT Performs gradient descent to learn theta % theta = GRADIENTDESENT(X, y, theta, alpha, num_iters) ...

摘 要:,粒子群算法据自己的速度来决定搜索过程,只有最优的粒子把信息给予其他的粒子,整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程,所有的粒子还可以更快的收敛于最优解。由于微粒群算法简单,容易实现,与其它求解约束优化问题的方法相比较,具...

你for循环里怎么没有m出现? 应该是 p= theta(1) - (alpha / m) * sum((X * theta - y).* X(:,1)); q= theta(2) - (alpha / m) * sum((X * theta - y).* X(:,2));

梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一,虽然现在已经不具有实用性,但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的,最...

梯度下降法的搜索方向顾名思义就是梯度方向,也就是当前点所在地形最陡峭的下降方向(你这个图里面只有左右两个方向)。步长的选择要看函数的性质,一般可导函数,只要步长足够小,则保证每次函数值都不会增加,此外:1.如果函数可导,且函数的...

函数的梯度是指它在这一点处增长最快的方向,显然负梯度方向就是下降最快的方向。 梯度下降方向就是和负梯度方向的夹角小于90度的方向,也就是和负梯度方向的内积小于0,沿着梯度下降方向移动

#include#include#includeusing namespace std;double f(double x);double g(double x);double gd(double xs,double s){ double x=xs; double y; for(int i=0;i!=20;++i) { double grad= -1*g(x); x+=grad*s; y=f(x); cout

应用的场景不同,梯度下降是最优化算法,主要是求最值的;最小二乘法 是计算回归系数用到的一种计算方法,可以理解为在平方损失函数下的最优解。

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