http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39891197 共轭梯度法(Conjugate Gradient) 共轭梯度法(英语:Conjugate gradient method)。是求解数学特定线性方程组的数值解的方法。当中那些矩阵为对称和正定。共轭梯度法是一个迭代方法。它适用于稀疏矩阵线性方程组,由于这些系统对于像Cholesky分解这种直接方法太大了。...
https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/52698895 https://www.zhihu.com/question/27157047 梯度下降:一阶导数 牛顿法:二阶导数,在选择方向时,不仅考虑当前坡度是否够大,还会考虑走了一步之后,坡度是否会变得更大。 共轭梯度法:利用一阶导数,但是具有二次终止性 共轭方向法(不一定是共轭梯度)的思想就...
由衷感谢以下链接的大佬!大佬万岁! 安装的时候真的是把所有的错误的可能都出现了 都是寻找连接 1.官网下载tomcat 转载 https://blog.csdn.net/qq_41422448/article/details/104847724 直接看第三步和第四步 2.如果没有server 转载 https://blog.csdn.net/weixin_43148062/article/deta... ...
梯度下降法的推倒(https://blog.csdn.net/pengchengliu/article/details/80932232) 顺带提一嘴,最小二乘法其实也就是MSE。 牛顿法其实就是对函数进行二阶泰勒展开求极值的问题,最后得到的是递推关系x与函数一阶导和二阶导的关系。 其中H代表黑塞矩阵,也就是函数的二阶偏导数矩阵,g代表函数的一阶导数矩阵。下...
接下来不太想给出完整的证明,如果各位小伙伴想看完整的证明可以看 文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net,作者:文宇肃然,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。 原文链接:wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/108403804
7. 语言不限,可以用matlab,python。求解解析解时可以利用现成的矩阵求逆。梯度下降,共轭梯度要求自己求梯度,迭代优化自己写。不许用现成的平台,例如pytorch,tensorflow的自动微分工具。 详细介绍参考:https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125276021 ...
【PPT】 【PDF见:https://download.csdn.net/download/senlin_6688/88422352】 内含各个可运行算法的动图演示(除不收敛算法或迭代步数大的情况外)。 1. 【基于11种算法画图】 11种算法分别是:最速下降法、阻尼牛顿法、修正牛顿法、FR共轭梯度法、PRP共轭梯度法、SW共轭梯度法、SR1拟牛顿法、DFP拟牛顿法、BFGS...
参考博客https://blog.csdn.net/xmu_jupiter/article/details/4740249...动态路由中的RIP协议学习 RIP协议 动态路由相关 前言: 1.动态路由: 1.1动态理由特点: 1.2概述: 1.2.1度量值: 1.2.2收敛: 1.2.3按照路由执行算法分类 2.RIP: 2.1基本概念:矢量路由选择协议 特点 2.2RIP度量值为 跳数 2.3路由环路 ...
阻尼牛顿法 牛顿法与拟牛顿法学习笔记(一)牛顿法 https://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37524275 回忆牛顿法: 拟牛顿法(Quasi-Newton Methods) 参考: https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7532830... 查看原文 最优化理论与方法-牛顿迭代法后续 =ec...