阻尼牛顿法第26页

机器学习笔记1—泰勒展开式和牛顿法

机器学习笔记1—泰勒展开式和牛顿法写在前面：自学机器学习的菜鸟一枚，希望通过记录博客的形式来记录自己一点点的进步~下面都是学习过程中自己的一些思考和学习，希望大神们批评指正。

某吃货敲代码·2020-07-10 04:47

回归-用极大似然估计来解释最小二乘

导语这是线性回归的第一篇，后面还有多篇，包括普通最小二乘、梯度下降、牛顿法等知识，本篇主要是阐述最小二乘法损失函数与高斯分布的联系，虽然逻辑回归也是线性回归的一个变种，但它主要是0-1分布，不在本篇讨论之列

天空中的一缕微风·2020-07-10 02:29

【技术分享】机器学习优化算法—牛顿法(Newton Method)

本文原作者：游遵文，经授权后发布。原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1519684参考文献[1]李航，统计学习方法[2]NumericalOptimization:UnderstandingL-BFGS[3]Orthant-WiseLimited-memoryQuasi-NewtonOptimizerforL1-regularized

腾讯智能钛机器学习平台·2020-07-10 00:55

两种常见的点云配准方法ICP&NDT

求解迭代过程KD树优化匹配过程KD树原理KD树的一些优化一个例子KD树最近邻搜索过程正态分布变换NDT(NormalDistributionTransform)简介目标函数基本步骤对目标函数进行数学上的简化牛顿法求解对

一把木剑·2020-07-09 13:43

面试复习提纲

模型分类1.2交叉验证1.3评价指标1.4正则化（Regularization）1.5特征工程1.5.1样本不平衡问题1.5.2特征选择的方法1.5.3数据预处理1.6优化方法1.6.1梯度下降法1.6.2牛顿法

Hirosora·2020-07-09 11:42

约束优化方法

min_{x}f(x)xminf(x)有函数解析式时，由Fermat定理，对函数求导令其导数为零,即∇xf(x)=0\nabla_{x}f(x)=0∇xf(x)=0无函数解析式时，可以通过梯度下降法，牛顿法等迭代方法使沿着负梯

Xu_mWam·2020-07-09 02:58

使用Jupyter Notebook实现梯度下降法和牛顿法求解多元线性回归问题

牛顿法、梯度下降法原理及Python编程应用一、使用梯度下降法实现求解多元线性回归方程1.梯度下降法原理2.python实例使用梯度下降法实现求解多元线性回归方程二、使用牛顿迭代法实现求解多元线性回归方程

白水·2020-07-08 22:49

牛顿法、梯度下降法、最小二乘法的原理以及利用它们解决实际问题的python编程

牛顿法、梯度下降法、最小二乘法的原理以及利用它们解决实际问题的python编程一、牛顿法原理1、产生背景2、牛顿迭代公式二、梯度下降法原理根据计算梯度时所用数据量不同，可以分为三种基本方法：批量梯度下降法

p唯唯唯eng·2020-07-08 21:01

武汉理工大学-数值分析-(4)方程求根的数值方法

文章目录实验目标编程语言与扩展库二分法求根牛顿法求根弦截法求根写在最后实验目标用编程语言编程实现以下算法：1、用二分法求解方程的根；2、用牛顿(Newton)迭代法求解方程的根；3、用弦截法求解方程的根

-Kingzy-·2020-07-08 21:57

逻辑回归损失函数为什么使用最大似然估计而不用最小二乘法

如果用最大似然估计，目标函数就是对数似然函数：,是关于的高阶连续可导凸函数，可以方便通过一些凸优化算法求解，比如梯度下降法、牛顿法等。最小二乘作为损失函数的函数曲线：图1最小二乘

我是女孩·2020-07-08 10:02

物联网传感技术——压阻式传感器

如恰当选择尺寸与阻尼系数，可用来测量低

Matts Tian·2020-07-08 07:08

遗传算法工具箱Optimization

求一元函数在（x1，x2）区间内的极小值点和最小值fmincon约束非线性最小化fminsearch无约束非线性最小化，基于单纯形算法求多元函数的极小值点和最小值，阶数小fminunc无约束非线性最小化，基于拟牛顿法求多元函数的极小值点和最小值

奋斗的小白666·2020-07-08 05:04

计算机数值方法作业：牛顿法求方程近似解

题目要求编程实现，用牛顿法求f(x)=x3+4x2−10f(x)=x^3+4x^2-10f(x)=x3+4x2−10在区间[1，2][1，2][1，2]内的一个实根，要求得到小数点后三位为精确值的近似牛顿迭代法简介牛顿迭代法又称为牛顿

WANG_zibi·2020-07-08 02:16

ROS自学实践(7)：ROS进行激光SLAM建图——hector_slam

高斯牛顿法二维栅格地图不需要里程计信息1.通过命令行安装hector_slam包sudoapt-getinstallros-kinetic-hector-slam2.配置hector_slam节点3.运行

Eonekne·2020-07-08 02:38

2.牛顿法

2.jpg实验室代码（输入的函数必须是在任意自变量处可导的）fromsympyimport*fromsympy.abcimport*def牛顿法(func,*args,l=0.1,s=0.001):#计算理论梯度和理论海森矩阵

诸老师·2020-07-07 21:47

非线性规划（一）：定义与数值优化方法(梯度法、牛顿法、拟牛顿法、变尺度法)

1非线性规划非线性规划（一）：定义与数值优化方法(梯度法、牛顿法、拟牛顿法、变尺度法)非线性规划（二）:Matlab求解约束极值问题目录1非线性规划1.1非线性规划的实例与定义非线性规划的构成要素1.2

wamg潇潇·2020-07-07 21:40

2019-05-04

隔音板、隔音毡、阻尼隔音板、聚酯纤维吸音板、木丝吸音板、穿孔木质吸音板、陶铝吸音板、机房隔音板、影院软包吸音板、

qdwk2010·2020-07-07 18:41

【人工智能与机器学习】第六周课后作业--牛顿法、梯度下降法的原理及使用方法

一、牛顿法1.介绍牛顿法（英语：Newton’smethod）又称为牛顿-拉弗森方法（英语：Newton-Raphsonmethod），它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。

lyr70334·2020-07-07 15:18

正定矩阵、正定矩阵与极值的关系、黑塞矩阵、牛顿法

目录正定矩阵正定矩阵与极值的关系黑塞矩阵（HessianMatrix）牛顿法正定矩阵（1）广义定义：设A是n阶方阵，如果对任何非零向量X，都有，其中表示X的转置，就称A为正定矩阵。

一个要好好学习的学渣·2020-07-07 14:24

运筹系列31：内点法python代码

内点法总结起来有两大类，如下：（1）使用拉格朗日法将不等式去除，然后使用KKT条件将原问题转为方程组，然后用牛顿法求解。（2）类似信赖域方法，每次在一定范围（比如使用尺度

IE06·2020-07-07 12:12

twice论文-深度估计-BA_NET

我认为有几个亮点吧：（1）几何优化的问题使用了特征度量的BA，一改之前的位置BA和光BA,可以涉及更多的像素进行优化（2）将sfm可微化，主要是使用MLP去预测阻尼系数（3）产生基础深度图，最终的深度图是这些基础的线性表示

molly_d·2020-07-07 07:50

MATLAB求解二元(多元)函数极值

fun,x0)求极小值点x，初值选为x02、[x,fmin]=fminsearch(fun,x0)或[x,fmin]=fminunc(fun,x0)3、fminsearch采用单纯形法，fminunc采用牛顿法除了

Cantjie·2020-07-07 04:13

Unity中SmoothDamp 平滑阻尼--相机跟随角色移动的示例

Unity中使用Vector3.SmoothDamp（平滑阻尼）方法进行跟随移动，可以使跟随看起来很平滑，而不显得突兀，最典型的示例就是相机平滑跟随角色移动。

WZH-LoveMJ·2020-07-07 01:36

非线性约束极值问题 - 拉格朗日乘子法方法与原理

第一类：无约束最优化问题找到一个合适的x，是的f(x)最小：minxf(x)没有任何约束的最优化问题，这个一般解法有梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等。

TaiJi1985·2020-07-07 00:13

秋招材料整理——深度学习基础

目录一、多任务计算二、归一化、标准化normalize三、激活函数：ReLU四、梯度优化五、梯度下降法vs.牛顿法六、过拟合、欠拟合的起因，怎么解决七、BatchNormalization批数据的规范化八

笨小孩k·2020-07-06 19:08

人工智能与机器学习——梯度下降法求函数极值

人工智能与机器学习——梯度下降法求函数极值一、原理介绍1.梯度下降法的原理2.梯度下降法求解过程3.牛顿法原理4.牛顿法方法说明二、用Excel完成函数极值的求解1.求解函数题目2.用excel计算①∂

栗子NZ·2020-07-06 18:18

学好大数据与机器学习需要有怎样的数学基础？

或者去理解下比如BP推导，梯度推导，牛顿法推导，这些基础算法有较多的数学公式，试着去推导一下，如果感觉过程较顺利，那应该也是没有问题的。也可以去拿一些面试题中的题目检

大数据05·2020-07-06 12:32

机器学习（9）——SVM数学基础

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

飘涯·2020-07-06 09:30

非线性优化之高斯牛顿法、L-M 算法

本帖原文：链接文章目录1.状态估计中的最小二乘问题1.1贝叶斯法则1.2最小二乘的引出2.最小二乘问题的一阶二阶梯度法2.1最速下降法2.2牛顿法3.高斯-牛顿法4.L-M法R.参考资料1.状态估计中的最小二乘问题

五小郎的学习笔记·2020-07-06 08:34

材料学院“创青春”参赛团队赴北汽新能源常州高端产业基地参观学习

1月17日上午，材料学院“车用石墨烯微片环保阻尼材料”项目团队在指导老师陶宇的带领下来到了北汽新能源常州高端产业基地参观、学习并和基地专业人员交流了关于汽车生产制造的过程，让同学们深入实践，建立良好的基础

也是行人·2020-07-06 04:45

最优化算法总结

最优化算法是建立神经网络模型后，求解模型参数的算法牛顿法收敛速度快靠近极小值时收敛速度减慢，求解Hessian矩阵的逆矩阵复杂，容易陷入鞍点不适用于高维数据拟牛顿法收敛速度快，不用计算二阶导数，低运算复杂度存储正定矩阵

NO_OcaNE·2020-07-06 03:29

从XGBoost想开去：泰勒公式、梯度下降法、牛顿法、海森矩阵

写在前面：重温XGBoost的时候，发现很多基本的数学知识已经忘得差不多了。借温习XGBoost的机会，就重新走一遍与XGBoost沾边的那些年的高等数学与线性代数吧！泰勒公式定义：泰勒公式是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的公式。基本形式：一阶泰勒展开：二阶泰勒展开：迭代形式：假设，将在处进行泰勒展开：梯度下降法（GradientDescendMethod）在机器学习任务中，需要最小化损失函

chenqin's blog·2020-07-05 17:52

拟牛顿法

文章目录拟牛顿法黑塞矩阵逆矩阵的近似秩1修正公式秩1算法过程DFP算法BFGS算法拟牛顿法基本思路：为了避免F(x(k))−1F(x^{(k)})^{-1}F(x(k))−1这种矩阵求逆运算，可以通过设计其近似矩阵来代替

绝不秃头！·2020-07-05 15:34

共轭方向法

文章目录共轭方向法基本的共轭方向算法算法过程共轭梯度法算法过程非二次型的共轭梯度法共轭方向法共轭方向法的收敛速度介于最速下降法和牛顿法之间。

绝不秃头！·2020-07-05 15:33

一维搜索方法+多维牛顿法

文章目录一维搜索方法+多维牛顿法黄金分割法二分法牛顿法（用于求解方程）割线法牛顿法（高维——用于最优化）算法过程一维搜索方法+多维牛顿法寻找一元函数的极值点的迭代求解方法。

绝不秃头！·2020-07-05 15:33

功放与喇叭的匹配原则

在蓝牙、Wi-Fi音响应用范围内，主要考虑以下几个匹配原则：功率匹配、阻抗匹配、频带匹配、阻尼匹配、功率储备量匹配。其中最重要的是前两个原则。

撒哈拉的初学者·2020-07-05 12:27

牛顿法求三次方根

(define(cubex) (*x(*xx)))(define(squarex) (*xx))(define(my-sqrt3x) (sqrt3-iter1.0x))(define(sqrt3-iterguessx) (if(good-enough?guessx) guess (sqrt3-iter(improveguessx)x)))(define(good-enough?guessx

尘埃092·2020-07-05 11:46

Matlab程序导入Codesys PLC教程

这个例子比较简单，只有一个PID控制器和一个二阶阻尼系统作为被控对象，如下图

robinvista·2020-07-05 11:22

为什么 feature scaling 会使 gradient descent 的收敛更好

4.牛顿法的收敛速度不受坐标系变换的影响。https://www.zhihu.com/q

吹洞箫饮酒杏花下·2020-07-05 08:33

这样的鄄城户型是不能错过的，你留意了吗

拖开门是一楼的接待中心，有户型模型、位置分布……，二楼是地震科普体验馆，让你身临其境的体会地震的破坏性和地震知识的互动，有防御地震的装备，能情真意切的感受到阻尼器是怎样工作的。

幸福的花儿_1b59·2020-07-05 05:55

机器学习算法总结11:XGBoost

XGBoost以类似牛顿法的方式进行优化。任何机器学习问题都可以从目标函数出发，目标函数分为两部分：损失函数+正则化项，其中，损失函数用于描述模型拟合数据的程度，正则化项用于控制模型的复杂度。

小颜学人工智能·2020-07-05 05:36

三相变流器两相静止坐标下无源阻尼PR控制

采用LCL并网滤波器，无源串联电阻阻尼。在此放一点过程中的仿真情况。仿真图如下（LCLR接线有点错误）：该仿真电路略去了众多实际情况，目的在于进行原理性的仿真学习，排除一些干扰。

电力电子技术学习记录·2020-07-04 12:21

三相LCL变流器PR控制仿真及验证

在LCL型变流器中，采用电容串联电阻来阻尼，电流环在两相旋转坐标系下利用PR控制器进行控制。在simulink下做仿真并在原理样机上做验证，现在做个记录。仿真图如下图1所示。

电力电子技术学习记录·2020-07-04 12:21

隔壁总爱啪啪啪，其实主材没选好 - 草稿

图片发自App1.马桶圈自由下落的啪啪啪当用你那涂着红色豆蔻的小手轻轻碰了下马桶圈，它就义无反顾的奔放倒下，巨大的声音能吓得你抽搐，原因是:没有选择带阻尼的马桶盖。

抢工长迎迎·2020-07-04 03:48

统计机器学习-拟牛顿法

在牛顿法的迭代中，需要计算海塞矩阵的逆矩阵，这一计算比较复杂，考虑用一个阶矩阵来近似代替。这就是拟牛顿法的基本想法。

又双叒叕苟了一天·2020-07-02 22:28

统计机器学习-牛顿法

（因为当海塞矩阵是正定矩阵时函数为凸函数）所以牛顿法的目标是通过迭代的方式找到一个的点使得假设在第次迭代时，找到的点是，让在点附近进行二阶泰勒展开：其中是在点的梯度，是的海塞矩阵（类似于二阶导数）在点的值

又双叒叕苟了一天·2020-07-02 22:24

Logistic回归损失函数推导

Logistic回归损失函数的最优化算法：什么是牛顿法、拟牛顿法？为什么不用线性回归做分类？Logistic回归为什么不像线性回归那样用平方损失函数？

精神抖擞王大鹏·2020-07-02 17:07

HIFIMAN RE800快速体验：你尽管堆单元，我靠拓扑振膜就够

根据HIFIMAN官方说法，黄铜腔体在镀上24K金后，能够改变其微观物理特性，以提升共振、阻尼特性表现。此外，其腔体体积非常小巧，三围和耳机套差不了太多，几乎快赶上微动圈耳机的尺寸。

ZAEKE知客·2020-07-02 17:08

机器学习知识图谱

数据分析常数e导数梯度Taylorgini系数信息熵与组合数梯度下降牛顿法概率论微积分与逼近论极限、微分、积分基本概念利用逼近的思想理解微分、利用积分的方式理解概率概率论基础古典模型常见概率分布大数定理和中心极限定理协方差

CherrysDaddy·2020-07-02 16:40

阻尼下来，我叫雷锋

发现SmartRefresh新用法，阻尼下来，纯下拉

FansyMeng·2020-07-02 16:05

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