阻尼牛顿法第18页

EM算法的简介、推导以及C代码实现

平常我们求解最优问题，通常采用最小二乘法，梯度下降法，高斯牛顿法，牛顿法，拟牛顿法，列-马算法等等。

易大飞·2020-09-14 07:37

伺服电机选型

在电机轴上所有的负载有两种，即阻尼转矩和惯量负载。

Andy20081251·2020-09-14 03:34

牛顿法和弦切法原理及使用（代码环境：matlab）

用牛顿法求粮仓的底半径，精确到4位有效小数。用弦截法求粮仓的底半径，精确到4位有效小数。

XD_Zzzz·2020-09-14 02:47

SLAM从0到1——状态估计之最小二乘问题解法：最速下降法、牛顿法、高斯牛顿法、LM法...

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达学习3D视觉核心技术，扫描查看介绍，3天内无条件退款圈里有高质量教程资料、可答疑解惑、助你高效解决问题本文由知乎作者yikang授权转载，不得擅自二次转载。原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/114820251「本文对SLAM的状态估计问题中常见的最小二乘问题解法作了整理，作为入门学习笔记。状态估计尤其是无约束非

3Ｄ视觉工坊·2020-09-13 18:13

牛顿法及牛顿下山法求零点

牛顿法difffun该函数的导函数a在a附近求零点ep容忍误差k迭代次数function[x_star,k]=MyNewton(fun,difffun,a,ep)k=1x_k=af_xk=feval(fun

njl1023615376·2020-09-13 12:18

【c语言趣味编程100例】牛顿迭代法c

问题:牛顿法求最优解，本质上就是求f(x)=0的过程，求某个点的方根，本质上是求x^n-m=0的过程，如求f(x)=x^2，当f(x)=3，求x的最优解，就是求x^2-3=0的x的解。

qxlxi·2020-09-13 12:44

牛顿法与牛顿下山法（切线法）

牛顿法原理：注意：牛顿法对初值比较敏感，若初值给的不合适，系统很有可能会出现不收敛的情况。

dmj9213·2020-09-13 11:17

最优化方法问题总结

一定要找到所学习内容中最小的闭环，然后，慢下来Q:解释梯度下降法和牛顿法原理：梯度下降法：泰勒展开到一次项，忽略二次以上的项，用一次函数来线性代替，最

精神抖擞王大鹏·2020-09-13 08:38

寻优方法总结：最速下降法，牛顿下降法，阻尼牛顿法，拟牛顿法DFP/BFGS

机器学习的一个重要组成部分是如何寻找最优参数解。本文就常见寻优方法进行总结，并给出简单python2.7实现，可能文章有点长，大家耐心些。寻找最优参数解，就是在一块参数区域上，去找到满足约束条件的那组参数。形象描述，比如代价函数是个碗状的，那我们就是去找最底部（代价最小）的那个地方的对应的参数值作为最优解。那么，如何找到那个底部的最优参数解呢，如何由一个初始值，一步一步地接近该最优解呢。寻优方法，

于建民·2020-09-13 07:07

机器学习中梯度下降法和牛顿法的比较

梯度下降法用到一阶导，即目标函数变化最快的方向，牛顿法同时用到二阶导，计算梯度变化最快的方向，收敛速度更快。

道墟散人·2020-09-13 05:12

非线性最小二乘求解

假设：非线性方程为g(x)=z;模型：构建残差f(x)=g(x)-z目标：求残差最小时的状态x方法：高斯牛顿法求解过程：1：构建损失函数（costfunction）:min||f(x+Δx)||2注释：

bansongzao8204·2020-09-13 05:25

为什么深度学习不使用牛顿法或拟牛顿法优化

Hessian矩阵是n∗nn∗n的所以空间复杂度会很高f(xk+1)=f(xk)−1/2gTH−1gf(xk+1)=f(xk)−1/2gTH−1g，所以当f是convex时，牛顿法迭代目标函数一定会下降

PKU_Jade·2020-09-13 04:58

梯度下降法

后面还会就牛顿法，拟牛顿法和高斯牛顿法等最优化算法等相关的文章。梯度下降法或者最速下降法，是求解无约束最有问题的一种最常用方法。它是迭代算法，每部都需要求解目标函数的梯度。

ychl87·2020-09-13 04:34

梯度下降法小结

下面会讨论一些常用的优化方法：梯度下降法家族、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、NesterovMomentum、Adagrad、RMSprop、Adam等。

爱不到要偷·2020-09-13 04:08

机器学习优化算法中梯度下降,牛顿法和拟牛顿法的优缺点详细介绍

1、梯度下降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：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。缺点：靠近极小值时收敛速度减慢，求解需要很多次的迭代；直线搜索时可能会产生一些问题；可

倔强超·2020-09-13 04:56

最优化方法

梯度下降法SGDBGD牛顿法基本牛顿法全局牛顿法拟牛顿法DFPBFGSL-BFGS共轭梯度启发式*解决约束优化问题：拉格朗日乘数法1.梯度下降法过程梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。

YiWeiYH·2020-09-12 21:23

函数求零点（二分法，牛顿法）

二分找两个值：l(low)与h(high)。使得f(l)0。函数连续性，x0在l与h之间。设m=l+h2，判断f(m)的正负性：f(m)>0⇔x0在l与m之间f(m)=0⇔x0=mf(m)usingnamespacestd;doublef(doublex,intc)//函数f(x)=x^3-C{returnx*x*x-c;}doublef_d(doublex)//函数的导数{return3*x*x

csdn_lzw·2020-09-12 19:30

非线性最优化（一）——牛顿迭代法

牛顿法涉及到方程求导，下面的讨论均是在连续可微的前提下讨论。1、求解方程。并不是所有的方程都有求根公式，或者求根公式很复杂，导致求解困难。利用牛顿法，可以迭代求解。

adventure2008·2020-09-12 19:10

机器学习task1——线性回归

1过拟合参考链接：机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些Normalization方法：BN，LN等L1与L2正则化的区别2线性回归优化方法优化方法：梯度下降法最小二乘法（公式法）牛顿法拟牛顿法2.1牛顿法牛顿法推导

shiinerise·2020-09-12 19:06

常用的优化算法：梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法,共轭梯度法

目录0.几个数学概念1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）3.共轭梯度法（ConjugateGradient

sunflower_sara·2020-09-12 17:02

机器学习中最常用的优化算法总结

1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）3.共轭梯度法（ConjugateGradient）4.启发式优化方法

zhxh0609·2020-09-12 17:07

今天来黑一黑Intel的傲腾

纵观历史，很难有某种新技术，能在短期内获得大量革命性部署的，旧的技术和产品总有强大的阻力和阻尼系数。所以，一个新技术的推广，一定是相关厂商强力推动和生态建设的结果。

大话存储·2020-09-12 15:59

MIT计算机编程导论笔记(第六课)

max(x,y):取得x和y当中的最大值牛顿法：曲线中取一点猜测值以及这一点上的切线，下一次的猜测值取切线与X轴的交点.取交点的方法：通过切线的斜率，斜率可通过求导获得。

weixin_30655219·2020-09-12 14:28

数学建模 --- 预测方法：时间序列分析

定义时间变量第二步：做时间序列图并分析第三步：季节性分解第四步：画出季节性分解后的时序图第五步：预测模型2---指数平滑模型---多个模型类型Simple模型线性趋势模型与布朗(Brown)线性趋势模型阻尼趋势模型简单季节性温特加法模型温特乘法模

星码·2020-09-12 13:21

《最优化计算方法》这门课中所有的方法在回归分析的比较与分析

(2),a=0.3,a=0.1,a=1.3,a=0.03,CG,DFP,BFGS,0.01,steepsetDescent,TurstRegionwithDogLeg,Newton(NT).其中两种拟牛顿法重合

小明知道·2020-09-12 01:36

【机器学习算法笔记】2. 学习算法与最小均方算法（LMS）

迭代下降思想三种以迭代下降思想为基础的无约束最优化方法：2.1.1最速下降法：在最速下降法中，对权值向量的调整是在最速下降的方向进行的，即它是与梯度向量方向相反的，梯度向量记为：最速下降法一般表示为：其原理是根据一阶泰勒展开式：2.1.2牛顿法

tostq·2020-09-12 01:19

sqrt(int n)求平方根，牛顿法

思路https://www.guokr.com/question/461510/f(x)=x*x-r求导公式f’(x)=(f(xn)-0)/(xn-xn1)xn1=xn-f(xn)/f’(xn)=(xn+r/xn)/2.0代码publicdoublesqrt(doublex){doubleeps=1e-12;//eps求根精度doublet=x;while(Math.abs(t-x/t)>eps*

壶酒慰尘·2020-09-12 00:11

用共轭梯度法求最优解

题目：已知f(x)=(x1-1)2+5(x2-5)2+(x3-1)2+5(x4-5)2，用快速下降法、牛顿法或共轭梯度法求minf(x)。

lbanyan·2020-09-11 23:37

深入浅出最优化(4) 拟牛顿法

1拟牛顿法的数学基础对于牛顿法，我们保留其快速收敛性，同时克服牛顿法黑森矩阵需要正定的问题以及避免计算黑森矩阵以减少计算量，我们提出了拟牛顿法。

HarmoniaLeo·2020-09-11 23:46

共轭梯度法推导

共轭梯度法是介于梯度下降法与牛顿法之间的一个方法，是

狗子的修行路·2020-09-11 23:05

无约束优化算法——牛顿法与拟牛顿法（DFP，BFGS，LBFGS）

简介：最近在看逻辑回归算法，在算法构建模型的过程中需要对参数进行求解，采用的方法有梯度下降法和无约束项优化算法。之前对无约束项优化算法并不是很了解，于是在学习逻辑回归之前，先对无约束项优化算法中经典的算法学习了一下。下面将无约束项优化算法的细节进行描述。为了尊重别人的劳动成果，本文的出处是：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453、从

weixin_30673715·2020-09-11 22:20

牛顿法与拟牛顿法学习笔记（二）拟牛顿条件

目录链接(1)牛顿法(2)拟牛顿条件(3)DFP算法(4)BFGS算法(5)L-BFGS算法作者:peghoty出处:

weixin_30436101·2020-09-11 22:42

牛顿法，拟牛顿法，共轭梯度法

转载地址：http://blog.csdn.net/luoleicn/article/details/6527049牛顿法（当函数非凸时，找到的依然是局部极值）：1、求解方程。

narutojxl·2020-09-11 22:21

最优化算法之共轭梯度算法学习笔记

学习共轭梯度算法，最好是在了解了梯度下降和（拟）牛顿法之后，再学习，省事而且三种方法对比记忆，效果会更好，废话不多说，进入正题。

田问渠Carlnait·2020-09-11 22:58

机器学习优化算法总览

目录机器学习要求解的数学模型最优化算法的分类费马定理拉格朗日乘数法KKT条件数值优化算法梯度下降法动量项AdaGrad算法RMSProp算法AdaDelta算法Adam算法随机梯度下降法牛顿法拟牛顿法可信域牛顿法分治法坐标下降法

咕噜咕噜day·2020-09-11 22:23

机器学习算法1牛顿法,拟牛顿法,DFP,BFGS,L-BFGS 原理及代码详解(2)

牛顿法的优点是具有二阶收敛速度，缺点是：但当海森矩阵G(xk)=∇2f(x)G(xk)=∇2f(x)不正定时，不能保证所产生的方向是目标函数在xkxk处的下降方向。

manjhOK·2020-09-11 22:23

牛顿法

1.定义用迭代点的梯度和二阶导数对目标函数进行二次逼近，把二次函数的极小点作为新的迭代点，不断重复此过程，直到找到最优点。2.原理目标函数f(x)在x_k的泰勒展开式前三项为：（2.1）其中g_k是目标函数的一阶梯度，H_k是海森矩阵。x为极小值点的一阶必要条件是：（2.2）令下降方向p为，则（2.3）将（2.3）式代入（2.1）式，可得：（2.4）当Hk正定矩阵时，为了最小化目标函数（2.4），

西贝弓虽木鬼·2020-09-11 21:09

牛顿法及拟牛顿法（L-BFGS）

注意点：在牛顿法中，当H（x）是正定矩阵的时候，函数f(x)的极值为极小值。由于很多H(x)都是非正定的，所以引入了拟牛顿法。

elisa_gao·2020-09-11 21:01

优化算法——拟牛顿法之DFP算法

一、牛顿法在博文“优化算法——牛顿法(NewtonMethod)”中介绍了牛顿法的思路，牛顿法具有二阶收敛性，相比较最速下降法，收敛的速度更快。

zhiyong_will·2020-09-11 21:27

拟牛顿法（DFP、BFGS、L-BFGS）

拟牛顿法一、牛顿法1.1基本介绍牛顿法属于利用一阶和二阶导数的无约束目标最优化方法。基本思想是，在每一次迭代中，以牛顿方向为搜索方向进行更新。

蕉叉熵·2020-09-11 21:32

梯度法（SGD）、拟牛顿法（LBFGS）与共轭梯度法（CG）

牛顿法：由二阶泰勒级数展开式，f(x+dx)~=f(x)+f’(x)*dx+

刀砍磁感线·2020-09-11 21:01

共轭梯度法学习笔记

共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点。

Kevin_Heidashuai·2020-09-11 21:01

最小二乘法和最大似然估计

一般用于线性回归中进行参数估计通过求导求极值得到参数进行拟合，当然也可以用牛顿法或者梯度上升。而逻

小村长·2020-09-11 19:12

机器学习算法比较

常见的参数估计方法有：梯度下降、牛顿法、拟牛顿法。

繁拾简忆·2020-09-11 16:59

矩阵论笔记：雅可比矩阵(Jacobian)和海森矩阵(Hessian)

雅可比矩阵(Jacobian)和海森矩阵(Hessian)文章目录一、Jacobian二、雅可比矩阵2.1、雅可比行列式三、海森Hessian矩阵3.1、海森矩阵的正定与函数凹凸性的关系3.2、海森矩阵在牛顿法中的应用

布衣小张·2020-09-11 13:16

GBDT算法原理

一、基础知识1.泰勒级数展开2.梯度下降法3.牛顿法4.从参数空间到函数空间二、GBDT1.DT：回归树RegressionDecisionTree5.GBDT适用范围2.GB：梯度迭代GradientBoosting6

Rnan-prince·2020-09-11 02:26

机器学习复习6-优化器等

不定矩阵：特征值有正有负二、牛顿法和拟牛顿法（二阶优化方法）由于我主要是做NLP，机器学习方面基本功扎实后，更加偏机器学习的方法浅尝辄止即可，面试的时候知道有这些东西即可。这里只提一提。

Xu_Wave·2020-09-10 15:33

不用sqrt()函数，如何求平方根

1，牛顿迭代法牛顿法的作用是使用迭代的方法来求解函数方程的根。简单地说，牛顿法就是不断求取切线的过程。他可以快速求出平方根的近似值。

零的平方·2020-09-10 15:08

机器学习入门-第三天

优化算法1,自适应梯度下降Adagrad1,牛顿法并不是所有的方程都有求根公式，或者求根公式很复杂，导致求解困难。利用牛顿法，可以迭代求解。

king52113141314·2020-09-10 14:55

不到13万就能买合资SUV，后排腿部空间2拳！

-不惊喜，但绝对不会犯错无论是斯柯达，还是大众，它们的共性是好上手，对于初次驾驶者非常友好，你不用去试探油门深浅，方向盘的阻尼和变速箱的

汽车之家·2020-08-28 00:00

推荐频道

阻尼牛顿法