阻尼牛顿法

CNN的Python实现——第二章：线性分类器

损失函数2.2.1损失函数的定义2.2.2概率解释2.2.3代码实现2.3优化2.4梯度下降法2.4.1梯度的解析意义2.4.2梯度的几何意义2.4.3梯度的物理意义2.4.4梯度下降法代码实现2.5牛顿法
晴晴_Amanda·2022-11-26 13:28

机器学习训练算法十一(模型训练算法-实验)

2、数学模型3、梯度下降法3.1、数学原理推导3.2、Matlab程序3.3、执行日志3.4、训练结果4、牛顿下降法4.1、数学原理推导4.2、Matlab程序4.3、执行日志4.4、训练结果5、高斯牛顿法
黎明鱼儿·2022-11-25 14:34

人工神经网络算法的学习率有什么作用

现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同
weixin_30487317·2022-11-25 12:37

基于Multism的高频小信号谐振放大器仿真研究

的高频小信号谐振放大器仿真研究摘要：本文以软件Multisim14.0为平台,分析了谐振频率为9MHz、电压增益为25.955dB的高频小信号谐振放大器,研究了电路结构、仿真参数设置、幅频特性，计算带宽及品质因数，以及分析了阻尼电阻对放大器的带来的影响
weixin_57015620·2022-11-25 08:57

Pytorch学习笔记 1.1：梯度下降

Python教学)初学者总是见到这样的图像，这些图像涉及到了家族的历史——Optimization(优化问题)优化能力是人类历史上的重大突破，它解决了很多实际生活中的问题，从而渐渐演化出了一个庞大的家族比如说：牛顿法
落雪wink·2022-11-24 14:41

相机标定篇——相机标定

研究生期间主要方向为结构光三维重建必要的数学知识线性方程求解Gauss消元法；LU分解；Cholesky分解最小二乘问题-线性方法特征值分解；奇异值分解；超定线性方程；最小二乘SVD法最小二乘问题-非线性优化最速下降；牛顿法
三维重建及点云·2022-11-24 10:53

G2O 图优化基础与示例汇总

附：高斯牛顿法GN优化步骤：它的思想是将f(x)进行一阶泰勒展开：1.给定初值x0；2.对于第k次迭代，求出当前的雅克比
qq_38167930·2022-11-23 18:17

2022高教社杯全国大学生数学建模竞赛（国赛）A题国家二等奖论文及支撑代码

正在为您运送作品详情问题一的分析问题一要求建立垂荡运动中的浮子和振子的运动模型，并给出阻尼系数恒定和阻尼系数变化两种情况下的前40个波浪周期内时间步长为0.2s的浮子和振子的垂荡位移和速度。
吾心似秋月·2022-11-23 17:28

机器学习笔记（七）：SVM

求解在其指定作用域上的全局最小值问题，一般分为以下三种情况(备注：以下几种方式求出来的解都有可能是局部极小值，只有当函数是凸函数的时候，才可以得到全局最小值)：①无约束问题：求解方式一般求解方式梯度下降法、牛顿法
xiaoxy97·2022-11-23 15:42

Flutter-滚动类型组件隐藏水波纹

方式一、设置滚动类型组件physics属性physics:BouncingScrollPhysics(),但是这种方式会在滚动视图滚动到边界的时候产生弹簧效果，也就是iOS原生各种滚动视图默认有的阻尼动画效果
为什么划船不靠桨·2022-11-23 10:03

西瓜书第三章学习心得

这其实是正交回归机器学习三要素1.模型：确定假设空间2.策略：损失函数3.算法：求解损失函数的最小值，得出参数所以对于线性回归1.模型就是线性模型2.策略一般运用极大似然估计3.算法就是梯度下降法或者牛顿法通过学习完高数概率论线性代数之后
keepgoingYi·2022-11-23 08:27

Games101-课程21笔记

目录计算机动画导论关键帧动画关键帧插值物理模拟质点弹簧系统简单的弹簧问题：这个弹簧理想长度为零非零长度弹簧问题：由于没有能量损失,导致一直在振荡简单运动阻尼问题：会减慢所有运动至停下完整公式弹簧结构粒子系统运动学正向运动学运动学的优缺点逆运动学为什么这个逆运动学的问题很难
只剩下小白了·2022-11-23 08:16

机器学习——牛顿法详解

常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法，拉格朗日乘数法（约束优化）等等。本期的主题是牛顿法的详解，为了更好的理解，会简明的说一下梯度下降法的内容。
专业敲bug的周郎·2022-11-23 00:08

牛顿法-梯度下降法

https://blog.csdn.net/lsgqjh/article/details/791680951.梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该
leo_fighting·2022-11-23 00:08

梯度下降法和牛顿法的比较

批量梯度下降（BatchGradientDescent）2.2随机梯度下降（StochasticGradientDescent）2.3小批量梯度下降（MiniBatchGradientDescent）牛顿法牛顿法和梯度下降法的比较梯度下降
super_jackchen·2022-11-23 00:30

逻辑回归的参数计算：牛顿法，梯度下降法，随机梯度下降法

逻辑回归的参数计算：牛顿法，梯度下降（上升）法，随机梯度下降法，批量梯度下降法前面文章中对逻辑回归进行了讲解，下面来说一说逻辑回归的参数是怎么计算的。逻辑回归的计算使用的是最大似然方法。
WAng_Pc_Better·2022-11-23 00:24

梯度下降法和牛顿法

一.梯度下降法：梯度下降是用于求函数最小值的算法，其步骤为：a.随机选择一个参数组合，计算损失函数。b.通过方向和补仓，对参数进行更新，找下一个能够让损失函数值更低的参数组合。c.持续迭代直至寻找到一个局部最小值。因为没有尝试所有的参数组合，所以不能保证寻找到的局部最小值就是全局最小值。梯度下降的分类：a.批量梯度下降（BGD)：在梯度下降的每一步中，我们都用到了所有的训练样本，需要进行求和运算b
诺莜烨·2022-11-23 00:54

梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度

一、梯度下降法参考来源：http://www.cnblogs.com/LeftNot....html以下是一个典型的机器学习的过程，首先给出一个输入数据，我们的算法会通过一系列的过程得到一个估计的函数，这个函数有能力对没有见过的新数据给出一个新的估计，也被称为构建一个模型。我们用X1，X2..Xn去描述feature里面的分量，比如x1=房间的面积，x2=房间的朝向，等等，我们可以做出一个估计函数
Daisy_HJL·2022-11-23 00:23

牛顿法总结

1.牛顿法用于求方程解牛顿法解方程是用切线来逐渐逼近方程的解如下图所示：假如随机初始化的点为A点，做A点的切线与x轴相交于A’点，在A’点做垂线于函数曲线相交于B点，然后以B点做切线，如此循环下去，可以看到切线与
orangerfun·2022-11-23 00:53

牛顿法,拟牛顿法,梯度下降,随机梯度下降

本文总结了牛顿法,拟牛顿法,梯度下降和随机梯度下降的概念和计算公式.牛顿法首先考虑一维问题.对于一个一维的函数,如果这个函数连续可微,并且导数可以计算,那么计算这个函数的最优解可以看成求解方程f′(x)
phantom66·2022-11-23 00:18

随机牛顿法

一、原理随机牛顿法-recursivestochasticNewtonalgorithm,RSNA确定性系统的梯度矫正法-计算简单，但Input/Output含有噪声则此方法不适用。
ayuan0211·2022-11-23 00:17

常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）

1.梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。梯
科研小白~瞄·2022-11-22 14:25

【Math】常见的几种最优化方法

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：poll来源：https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4751804.html目录梯度下降法牛顿法和拟牛顿法共轭梯度法启发式优化方法解决约束优化问题
小白学视觉·2022-11-22 14:23

【高等工程数学】南理工研究生课程 突击笔记8 最优化方法1——线性搜索

最优化方法1——线性搜索文章目录最优化方法1——线性搜索写在前面一、一维搜索二、最速下降法三、牛顿法四.共轭梯度法总结写在前面第五章内容很多，而且平均每次都要考两题，大致内容如下，这次先写线性搜索部分一
asa440·2022-11-22 07:02

视觉SLAM面试问题和学习资料整理

Homograph、Essential、FundamentalMatrix的区别6、双目相机视差和深度的关系（双目相机的投影模型）7、描述PnP算法8、描述ICP算法9、闭环检测常用方法10、梯度下降法、牛顿法
我是快乐的小趴菜·2022-11-22 01:24

【学习笔记】二元Logistic回归预测

3.求逻辑回归模型的数学过程3.1改写函数3.2函数变换3.3得到离散概率3.4最大似然法3.5牛顿法4.逻辑回归在论文[3]中的应用参考文章参考文献1.基本含义和思想Logistic回归和线性回归最大的区别在于
方格田·2022-11-22 00:07

【机器学习】周志华西瓜书3.3题——Python代码实现，牛顿法与梯度下降法

#-*-coding:utf-8-*-"""牛顿法实现对率回归(LogisticRegression)来源:'机器学习,周志华'模型:P69problem3.3数据集:P89watermelon_3.0a
我在途中丶·2022-11-21 23:33

机器学习算法系列（八）-对数几率回归算法（二）（Logistic Regression Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：对数几率回归算法（一）、共轭梯度法、一点点编程知识一、引言  接上一篇对数几率回归算法（一），其中介绍了优化对数几率回归代价函数的两种方法——梯度下降法（Gradientdescent）与牛顿法
Saisimonzs·2022-11-21 23:29

机器学习之逻辑回归原理详解、公式推导（手推）、简单实例（牛顿法，梯度下降法，随机梯度法，sklearn调包）

目录1.逻辑回归原理2.前置知识2.1.极大似然法2.2.梯度下降法2.3.牛顿法3.公式推导4.简单实例4.0.数据集4.1.逻辑回归4.2.梯度下降求解4.3.随机梯度下降求解4.4.牛顿法求解4.5sklearn5
铖铖的花嫁·2022-11-21 23:23

机器学习与数据挖掘实验一：牛顿法，梯度下降实现对数几率回归【详细原理+python代码】

系列文章目录机器学习与数据挖掘实验一：牛顿法，梯度下降实现对数几率回归【详细原理+python代码】机器学习与数据挖掘实验二：以信息增益为划分准则构造决策树【例题求解】机器学习与数据挖掘实验三：基于CNN
oax_knud·2022-11-21 23:52

略解深度学习优化策略

目录一、基本概念二、梯度下降三、牛顿法四、随机梯度下降（SGD）五、动量法一、基本概念常见的优化算法：SGD和Adam梯度的简单解释：梯度可以理解为函数的导数，也可理解为函数的倾斜程度。
hithithithithit·2022-11-21 20:47

MATLAB实现二分法和牛顿法————数值分析第五版第七章

以书本P239页计算式习题第一题为例1、二分法%%设定初始函数syms('x');f(x)=x^2-3*x+2-exp(x);%%确定取值上下界vpa(f(1));vpa(f(0));a=0;b=1;%%计算迭代次数k=0;whileabs(a-b)>=0.0001%误差取值z=a;x=b;iff((z+x)/2)>0a=(a+b)/2;endiff((z+x)/2)==0endiff((z+x)
huismlla·2022-11-21 19:24

机器学习与数据挖掘实验四：基于特征工程的支持向量机分类实验【详细原理+python代码】

系列文章目录机器学习与数据挖掘实验一：牛顿法，梯度下降实现对数几率回归【详细原理+python代码】机器学习与数据挖掘实验二：以信息增益为划分准则构造决策树【例题求解】机器学习与数据挖掘实验三：基于CNN
oax_knud·2022-11-21 15:30

机器学习与数据挖掘实验三：基于 CNN (VGG，GoogLeNet)的海面舰船图像分类【详细原理+python代码】

系列文章目录机器学习与数据挖掘实验一：牛顿法，梯度下降实现对数几率回归【详细原理+python代码】机器学习与数据挖掘实验二：以信息增益为划分准则构造决策树【例题求解】机器学习与数据挖掘实验三：基于CNN
oax_knud·2022-11-21 15:29

机器学习与数据挖掘实验二：以信息增益为划分准则构造决策树【例题求解】

系列文章目录机器学习与数据挖掘实验一：牛顿法，梯度下降实现对数几率回归【详细原理+python代码】机器学习与数据挖掘实验二：以信息增益为划分准则构造决策树【例题求解】机器学习与数据挖掘实验三：基于CNN
oax_knud·2022-11-21 15:59

牛顿下山法matlab_优化算法之牛顿法

牛顿法(Newton'smethod)是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法,，它使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(y)=0的根。
鹿汀·2022-11-21 13:36

matlab 牛顿法 初值,非线性方程的数值解法：牛顿法及牛顿下山法（含Matlab程序）...

牛顿法及牛顿下山法简介：牛顿迭代法是求解单变量非线性方程f(x)=0中最实用的方法，该方法在单根附近二阶收敛。但应用时要选用较好的初值x0近似才能保证迭代收敛。为克服这一缺点，可使用牛顿下山法。
注会大狮·2022-11-21 13:36

matlab中牛顿下山法实例,非线性方程的数值解法牛顿下山法matlab.docx

87938524.1*x(1)用牛顿法；(2)用弦截法，取；9.1,210xx主程序：clearclc;%----------------初
风乎舞雩喵·2022-11-21 13:05

matlab共轭梯度法_最优化算法2.3【牛顿算法及其改进-阻尼牛顿法、修正牛顿法】...

本文使用ZhihuOnVSCode创作并发布牛顿算法对于优化函数,,二阶连续可导在处泰勒展开，取前三项，即对于优化函数二阶拟合其中,为函数梯度；，为函数的Hesse矩阵当正定时，上式存在极小值，使得可得牛顿法迭代公式
weixin_39952031·2022-11-21 13:35

matlab中牛顿下山法实例,非线性方程的数值解法牛顿下山法matlab

(1)用牛顿法；(2)用弦截法，取；9.1,210==xx●主程序：clearclc;%----------------初值设定---
妄想特立独行的猪·2022-11-21 13:35

求解非线性方程组的牛顿法c语言,牛顿下山法求解非线性方程（组）（C实现）...

1、算法描述(1)符号说明与基本假设对于非线性方程组：(1)引入向量：可将(1)式改写为(2)通常考虑方程(2)只有唯一解的情形。(2)牛顿下山算法引入下山因子λ，产生一下计算格式：下山因子λ一般依次取1、1/2、1/4、1/8、……其中计算步骤为：2、C语言实现newton.h头文件：#ifndef__NEWTON_H__#define__NEWTON_H__//牛顿下山法求解非线性方程(组)i
weixin_39830200·2022-11-21 13:04

matlab程序阻尼牛顿法,matlab阻尼牛顿法

和牛顿法有关的还有简化牛顿法和牛顿下山法。在MATLAB中编程实现的牛顿法的函数为:NewtonRoot。功能:用牛顿法求函数在某个区间上的一个零点。
淡然最好·2022-11-21 13:04

matlab实现牛顿下山法

说起牛顿下山法，首先要提牛顿法，牛顿法是求解非线性方程的一个重要方法，具体可以点击牛顿法；虽然牛顿法作为一个二阶的迭代收敛方法，但是其对于函数和初始点的要求都比较高，而牛顿下山法则是有效降低这些要求的一种技巧
花树堆雪·2022-11-21 12:30

5 matlab详解牛顿下山法求解复杂函数代数方程和超越方程

牛顿下山法(Newtondown-hillmethod)是牛顿法的
Linhua090·2022-11-21 12:26

视觉SLAM ch7代码总结（二）

目录一、对极约束求解相机运动(2D-2D)二、三角测量三、求解PnP(3D-2D)1.使用EPnP求解位姿2.使用高斯牛顿法计算相机位姿3.使用g2o进行BA优化四、求解ICP(3D-3D)1.SVD方法
雨幕丶·2022-11-21 09:47

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记 （一）————第十章 使用导数的最优化方法（最速下降法、牛顿法、阻尼牛顿法）

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记（一）————第十章使用导数的最优化方法（最速下降法、牛顿法、阻尼牛顿法）写在前面第十章使用导数的最优化方法最速下降法牛顿法阻尼牛顿法写在前面最优化理论与算法是一个重要的数学分支
River_J777·2022-11-21 08:18

slam面试整理

迭代法：LM/高斯牛顿法/最速下降法/D_G法优缺点对比：高斯牛顿法适用于迭代的开始阶段，牛顿法适用于最优值附近，LM相当
人间小客·2022-11-21 04:21

10种基于MATLAB的方程组求解方法

线性方程组的求解包括直接法和迭代法，其中迭代法包括传统的高斯消元法，最速下降法，牛顿法，雅克比迭代法，共轭梯度法，以及智能启发式算法求解法和神经网络学习算法，传统算法可以相互组合改进，智能仿生启发式算法包括粒子群算法
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2022-11-20 21:07

一文详解线性最小二乘与非线性最小二乘

最小二乘法的引出二、线性最小二乘法1.线性最小二乘的描述2.线性最小二乘特殊情况的求解3.线性最小二乘一般情况的求解三、非线性最小二乘法1.非线性最小二乘的描述2.非线性最小二乘的求解a.最速下降法b.牛顿法
MIKingZCC·2022-11-20 20:59

虚拟同步发电机技术(VSG)综述解读和研发思考

前言之前发过几篇有关VSG的文章，大部分是对高水平论文的解读，主要讲了讲储能技术和多机并联的稳定性分析，其实还有一个重要方向还没有谈到，那就是转动惯量和阻尼系数的自调节，后面再来说这个吧，之前自己做过一些基于神经网络算法的转动惯量自调节实验
魔术田·2022-11-20 17:47
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