一、数学形式及其Matlab实现 1. Logistic Regression 损失函数及其梯度的数学表示: 损失函数及其梯度的 Matlab 实现: 2. 损失函数的 Hessian 矩阵的数学表示: 3. 回溯法的数学形式: 4. 精确牛顿法(Exact Newton)与非精确牛顿法(Inexact Newton)的区别: 二、第1题: 结果: 代码: 三、第2题: 第...
matlab 电脑 方法/步骤 1 下面拿出一个我正在做的例子，看下图。水蒸气热力计算的公式的迭代（够复杂吧但是方法很简单）图一是公式 （知道温度和压力求其他参数，这里只求比容v）图二是它的指数系数。2 首先是已知函数v=vpt(p,t),如下图 假设只知道v,t 写出 它的迭代函数p=pvt(v,t);下图所有的赋值都要...
代码如下。假设f(x)=exp(x)+3*x^3。这里你可以改成任意连续函数。另外，牛顿法一般用误差大小来判断是否收敛，没必要一定跑100次。=== x0 = 4; % 设初始值为x=4 nmax = 100;%迭代100次 f = inline('exp(x)+3*x^3');%f(x)=exp(x)+3*x^3 df = inline('exp(x)+9*x^2'...
逻辑回归模型的损失函数及其梯度的Matlab表示与实现首先被介绍。接着，损失函数的Hessian矩阵的Matlab实现被详细阐述。针对梯度法和牛顿法，我们讨论了回溯法的数学形式及其Matlab实现，详细分析了其与精确法确定步长的区别。
的时候，可以直接采用matlab中的ode函数比如ode15s和ode45，python的scipy中也有对应的函数像odeint和ode...
matlab牛顿迭代法求解渐开线函数 functionalpha=ainv(inv_value)ever_x=89/180*pi;%通过牛顿迭代法的区间选取法则,渐开线函数一阶导和和二阶导均大于零,需选一上极点 n=0;whilen<1000%迭代1000次 new_x=ever_x-(tan(ever_x)-ever_x-inv_value)/(tan(ever_x)^2);%tan(ever_x)-ever_x-inv_value为...