阻尼牛顿法

一文读懂L-BFGS算法

接前一篇:逻辑回归(logisticsregression)本章我们来学习L-BFGS算法.L-BFGS是机器学习中解决函数最优化问题比较常用的手段,本文主要包括以下六部分:1-L-BFGS算法简介2-牛顿法求根问题
winrar_setup.rar·2020-06-28 22:02

西安宏安设备仪器减振防震动JGX-0240D-6.3A型钢丝绳隔振器

它是一种具有非线性特性和干摩擦阻尼的新型隔振器，采用多股钢丝按一定方向缠绕而成的钢丝绳作为弹性元件，具有明显的迟滞特性，其能量耗散来源于钢丝间的摩擦、挤压、滑移。
gezhenqi121·2020-06-28 21:41

机器学习算法二：详解Boosting系列算法三XGboost及总结

eXtremeGradientBoosting，他是在GBM基础上的改进，内部同样采用决策树作为基学习器，XGboost（下文称为XGB）与GBM的区别在于损失函数更新的方式，GBM利用的是梯度下降法的近似方法，而XGB方法则引入了牛顿法进行损失函数的寻优
harrycare·2020-06-28 21:23

[MLReview] Logistic Regression 逻辑回归代码实现

并在文末附上拟牛顿法的彩蛋，决定现在每写一篇顺带写一些会用到的数学方法。
gdtop818·2020-06-28 20:30

matlab练习程序（Levenberg-Marquardt法最优化）

上一篇博客中介绍的高斯牛顿算法可能会有J'*J为奇异矩阵的情况，这时高斯牛顿法稳定性较差，可能导致算法不收敛。比如当系数都为7或更大的时候，算法无法给出正确的结果。
weixin_34384557·2020-06-28 18:42

AI人工智能顶级实战工程师 课程大纲

课程名称内容阶段一、人工智能基础—高等数学必知必会1.数据分析"a.常数eb.导数c.梯度d.Taylore.gini系数f.信息熵与组合数g.梯度下降h.牛顿法"2.概率论"a.微积分与逼近论b.极限
weixin_34175509·2020-06-28 12:00

Machine Learning 学习大纲

机器学习高等数学基础数据分析1）常数e2）导数3）梯度4）Taylor5）gini系数6）信息熵与组合数7）梯度下降8）牛顿法概率论1）线性空间及线性变换2）矩阵的基本概念3）状态转移矩阵4）特征向量5
QuentinnYANG·2020-06-28 12:19

matlab练习程序（高斯牛顿法最优化）

计算步骤如下：图片来自《视觉slam十四讲》6.2.2节。下面使用书中的练习y=exp(a*x^2+b*x+c)+w这个模型验证一下，其中w为噪声，a、b、c为待解算系数。代码如下：clearall;closeall;clc;a=1;b=2;c=1;%待求解的系数x=(0:0.01:1)';w=rand(length(x),1)*2-1;%生成噪声y=exp(a*x.^2+b*x+c)+w;%带噪
weixin_34049032·2020-06-28 10:32

python实现牛顿法求解求解最小值（包括拟牛顿法）【最优化课程笔记】

什么是牛顿法在第９章中介绍了一维搜索的牛顿法,什么是一维搜索的牛顿法？
weixin_33826268·2020-06-28 06:59

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）

我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，博主越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习算法
weixin_30947043·2020-06-28 02:45

二阶环路滤波器的matlab 设计

clc;Rs=10*10^6;%码速率es=0.707;%阻尼系数fs=8*10^6;%采样频率、系统时钟频率Bit_Loop_out=27;%环路滤波器输入输出位宽N=31;%NCO频率字位宽Tdds
weixin_30741653·2020-06-28 00:36

结构减振设计--学习笔记

（杂七杂八的瞎写写，哈哈）建筑结构加阻尼器进行减震设计，此处主要讨论黏滞流体阻尼器。黏滞流体阻尼器对结构的作用相当于附加阻尼，而不提供刚度，所以对于设计院来说，比较容易设计。
冰冻生菜ch·2020-06-27 22:24

人工智能关键词

数学基础：高等数据，工程数学线性代数概率论微积分常见人工智能算法主流机器学习框架人工智能数学理论矩阵凸优化流优化牛顿法特征工程网格搜索超参数调优决策树随机森林算法分类算法KNN算法的原理贝叶斯算法原理svm
weixin_30559481·2020-06-27 21:31

基于Matlab的多自由度系统固有频率及振型计算

可参考文涛，基于Matlab语言的多自由度振动系统的固有频率及主振型计算分析，2007对于无阻尼系统[VEC,VAL]=eig(inv(A)*K)对于有阻尼系统，参考振动论坛计算程序输入M，D，Kfunction
weixin_30466421·2020-06-27 20:06

梯度下降法和牛顿法的总结与比较

最终建立模型通常用到的优化方法：梯度下降方法、牛顿法、拟牛顿法等。这些优化方法的本质就是在更新参数。一、梯度下降法0、梯度下降的思想·通过搜索方向和步长来对参数进行更新。
weixin_30363509·2020-06-27 18:18

牛顿法和拟牛顿法

前言  牛顿法和拟牛顿法是两种常用的优化方法，可以用来求解函数的根以及最优化。
Rauchy·2020-06-27 14:59

利用Newton Raphson、最陡梯度法求解函数最小值

牛顿法（Newton'smethod）又称为牛顿-拉弗森方法（Newton-Raphsonmethod），它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法,迭代的示意图如下：求解问题：1.无约束函数f的0点
逝水-无痕·2020-06-27 13:53

几种常用的优化方法，梯度下降法、牛顿法，拟牛顿法，共轭梯度法解析

感想本文介绍了大家熟知的梯度下降法，还介绍了其它的优化方法，大家可以看到一些对比，和少量的公式推导，这篇博客主要来源于机器之心，链接已经给出，公式我都推过了，没什么问题，最重要的是动笔推导，我把内容做了进一步的完善，希望帮助到读者理解。问题的形式化神经网络的学习过程可以形式化为最小化损失函数问题，该损失函数一般是由训练误差和正则项组成。误差项会衡量神经网络拟合数据集的好坏，也就是拟合数据产生的误差
农民小飞侠·2020-06-27 12:47

一文通透优化算法：从随机梯度、随机梯度下降法到牛顿法、共轭梯度

一文通透优化算法：从随机梯度、随机梯度下降法到牛顿法、共轭梯度1什么是梯度下降法经常在机器学习中的优化问题中看到一个算法，即梯度下降法，那到底什么是梯度下降法呢？
v_JULY_v·2020-06-27 10:19

牛顿法及其下山法+C代码

引用数值分析原文的内容，可以很快的编出牛顿法的代码。
再__努力1点·2020-06-27 08:33

工程结构|工程用数据处理小程序

Etabs数据整理No1.读取“结构总信息.txt”文件，对比剪力数据、层间位移角数据，最好调用Excel，生成Excel图表；No2.读取“能量图.txt”文件，生成能量图；No3.计算附加阻尼比。
冰冻生菜ch·2020-06-27 03:46

牛顿法和拟牛顿法

  牛顿法（Newtonmethod）和拟牛顿法（quasiNewtonmethod）是求解无约束最优化问题的常用方法，有收敛速度快的优点。
Pikachu5808·2020-06-27 03:44

克制与理性，马自达用独特的语言诠释座舱HMI

虽然中控显示屏并没有因此而取消触控面板，但从座舱体验不难发现，不同于空调、音量的阻尼调节手感，那种独特的一级一级的机械反馈感有助于更容易带来操作的快感和提高操作的准确度。经典
HMIDesignerJ·2020-06-27 01:01

几种常用的优化方法梯度下降法、牛顿法、）

几种常用的优化方法1.前言熟悉机器学习的童鞋都知道，优化方法是其中一个非常重要的话题，最常见的情形就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题。实现简单，coding方便，是训练模型的必备利器之一。2.几个数学概念1)梯度（一阶导数）考虑一座在(x1,x2)点高度是f(x1,x2)的山。那么，某一点的梯度方向是在该点坡度最陡的方向，而梯度的大小告诉我们坡度到底有多陡。注意，梯度也可以告
断腿小胖子·2020-06-27 01:35

机器学习的基础算法--牛顿法

牛顿法是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x)=0的根。牛顿法最大的特点就在于它的收敛速度很快。
东东oyey·2020-06-27 00:30

行车上路，就要舒适才行，可是日系车的钣金过薄，原车驾驶舒适性太差怎么办？济南本田雅阁汽车隔音减震降噪施工

欧洲纯进口赛伦科特止振材料，高纯度航空级铝板轧花，环保丁基胶添加独有高科技阻尼分子，经过专业的技师施工，分块满贴，最大化消除振点。经24小时，热敏胶层彻底贴附，完全与钣金件贴合。
济南孚卡悦听汽车音响·2020-06-26 23:18

无约束最优化问题求解--最小二乘、梯度下降和牛顿法原理推导对比

本文针对线性回归这一无约束最优化问题，深入分析最小二乘、梯度下降和牛顿法三种优化求解方法的优缺点，是对三种方法的原理学习总结。
tunghao·2020-06-26 20:13

最小二乘、梯度下降法、牛顿与高斯-牛顿与LM关系总结

最小二乘法非线性：最速下降法、牛顿法、高斯牛顿法（GN）、列文伯格-马夸尔特（LM）联系线性：QR分解、乔姆斯基分解法求解（Cholesky）、奇异值分解（SVD）一、最
try_again_later·2020-06-26 20:38

全局搜索算法：粒子群算法

序言前面讨论过一些迭代算法，包括牛顿法、梯度方法、共轭梯度方法和拟牛顿法，能够从初始点出发，产生一个迭代序列。很多时候，迭代序列只能收敛到局部极小点。
Watson Huw·2020-06-26 20:41

Unity物体全方位旋转

下面的脚本是通过对Input.GetAxis()分别获取鼠标在水平和垂直方向的增量，然后计算鼠标移动的距离，以此来确定模型被旋转的角度，以及阻尼效果的大小。
tang_shiyong·2020-06-26 17:48

最小二乘法与梯度下降法、牛顿法、高斯-牛顿法的理解

最小二乘法与梯度下降法、牛顿法、高斯-牛顿法的理解最小二乘法我们知道，当我们解nnn元线性方程组时，如果有恰好有nnn个方程（假设线性无关），那么可以得出对应的唯一解；二档方程个数大于nnn时，如何确定未知数的值呢
jz8_AWarmohb·2020-06-26 17:04

C语言牛顿迭代法求解非线性方程组

牛顿法牛顿法是一种线性化方法，其基本思想是将非线性方程f(x)=0逐步归结为某种线性方程来求解。
三鸿·2020-06-26 16:43

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）

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）我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。
lmx225·2020-06-26 16:29

Leetcode 69. x 的平方根（二分法、牛顿法）

Description实现intsqrt(intx)函数。计算并返回x的平方根，其中x是非负整数。由于返回类型是整数，结果只保留整数的部分，小数部分将被舍去。示例1:输入:4输出:2示例2:输入:8输出:2说明:8的平方根是2.82842…,由于返回类型是整数，小数部分将被舍去。Solution1二分法参考：Leetcode解析classSolution:deflow_bound(self,val
sunlanchang·2020-06-26 15:25

机器学习与应用—学习笔记

文章目录机器学习简介数学知识微积分和线性代数导数向量与矩阵偏导数与梯度雅克比矩阵Hessian矩阵行列式特征值和特征向量二次型向量与矩阵求导最优化方法梯度下降法牛顿法坐标下降法拉格朗日乘数法凸优化拉格朗日对偶
studyeboy·2020-06-26 15:53

最小二乘法之梯度下降法、牛顿法和高斯牛顿法理解

最小二乘法是一种数学优化技术。他的基本思路是通过最小化误差的平方和从而最大化的拟合与数据匹配的函数表达式。不仅如此，通过最小二乘法还可以求出未知数据的大概数值等。最小梯度法：首先先明确一下梯度的概念，我们先从简单入手，假设有一个二元函数f(x,y)，这个函数的梯度表达式如下：我们可以注意到，这个表达式相当于将关于x和y的一个向量映射为了x关于f(x,y)的偏导和y关于f(x,y)的偏导的一个向量。
其实不是怪咖。·2020-06-26 14:14

优化算法（一）：牛顿法与拟牛顿法

拟牛顿法（Quasi-NewtonMethods）是求解非线性优化问题最有效的方法之一，在20世纪50年代由美国Arg
snowdroptulip·2020-06-26 13:53

2019-07-20

橡胶减振隔声板环保用处多单面凹发泡橡胶减振隔声板是由丁基橡胶等阻尼材料发泡而成，具有抗压强度高，回弹性好的特点。
hengshuiboli·2020-06-26 12:24

运算放大器会发生振荡的内在原因浅析

理想状态，在反馈信号到达反相输入端时是完美的无延迟阻尼响应。运算放大器通过斜坡至最终阈值并在反馈信号检测到在适当输出电压时的闭合缓缓下降来进行响应。当反馈信号延迟的时候问题就会进一步恶化。
simberlee·2020-06-26 10:29

机器学习--牛顿法

求函数的根牛顿法的最初提出是用来求解方程的根的。我们假设点x∗为函数f(x)的根，那么有f(x∗)=0。现在我们把函数
热之决斗者·2020-06-26 06:53

机器学习中优化算法论文合集

nistpubs/jres/049/jresv49n6p409_A1b.pdf坐标下降法：http://www.optimization-online.org/DB_FILE/2014/12/4679.pdf牛顿法
charles Jiang·2020-06-26 05:19

最全的机器学习中的优化算法介绍

这些常用的优化算法包括：梯度下降法（GradientDescent），共轭梯度法（ConjugateGradient），Momentum算法及其变体，牛顿法和拟牛顿法（包括L-BFGS），AdaGrad
NirHeavenX·2020-06-26 04:48

最小二乘法学习总结；线性预测器预测推导

1.最小二乘法、梯度下降法、牛顿法和高斯牛顿法的学习总结1.最小二乘法最小二乘法的原理，形式如下式：目标函数=∑（观测值−理论值）的平方观测值就是我们的多组样本，理论值就是我们的假设拟合函数。
水亦寒sama·2020-06-26 03:48

计算方法-基于Python实现牛顿法求非线性方程的根

如题，以下为代码fromsympyimport*importrandomx=symbols('x')func=x*x-2*xDerivatives=diff(func,x)begin=-1end=0.5MAXSTEP=100step_count=0x0=-0.25temp=func.subs(x,x0)whilestep_count0.01:x0=x0-(temp/(Derivatives.sub
IndigoDeveloper·2020-06-26 03:12

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（三）：凸优化，Hessian，牛顿法

凸优化理论本身非常博大，事实上我也只是了解了一个皮毛中的皮毛，但是对于广大仅仅想要了解一下机器学习或者深度学习的同学来说，稍微了解一点凸优化也就够了。在实际工程问题中，比如现在我们用的最多的深度神经网络的求解优化问题，都是非凸的，因此很多凸优化理论中非常有价值的定理和方法，在非凸优化问题中不适用，或者说并没有收敛保证等。但是，作为知识的基础，依然有必要来理解和学习一下凸优化，本篇整理了非常基础的一
qq_43554593·2020-06-26 02:05

机器学习中的数学(三)--牛顿法

牛顿法与梯度下降法相似，也是求解无约束最优化问题的常用方法，也有收敛速度快的优点。牛顿法是迭代算法，每一步需要求解木变函数的海塞矩阵（HessianMatrix）的逆
爱吃骨头的猫、·2020-06-26 00:22

梯度下降法、随机梯度下降法、批量梯度下降法及牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法

http://ihoge.cn/2018/GradientDescent.htmlhttp://ihoge.cn/2018/newton1.html引言李航老师在《统计学习方法》中将机器学习的三要素总结为：模型、策略和算法。其大致含义如下：模型：其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条件概率分布或者决策函数。策略：就是使用一种什么样的评价，度量模型训练过程中的学习好坏的方法，同时根据这个方法去实施
ihoge·2020-06-25 20:40

Algorithm之PrA：PrA之nLP非线性规划算法经典案例剖析+Matlab编程实现

PrA之nLP整数规划算法经典案例剖析+Matlab编程实现目录有约束非线性规划案例分析1、投资决策问题2、利用Matlab实现求解下列非线性规划无约束极值问题案例分析1、解析法中的梯度法2、解析法中的牛顿法
一个处女座的程序猿·2020-06-25 19:51

牛顿法与梯度下降法的讲解与Python代码实现

牛顿法与梯度下降法的讲解与Python代码实现一、牛顿法概述基本牛顿法原理Python实现牛顿法二、梯度下降法概述梯度下降算法2.1场景假设2.2梯度下降法过程Python代码实现梯度下降法一、牛顿法概述高斯
未见青山老。·2020-06-25 19:09

梯度下降法，牛顿法等优化方法

梯度下降法梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。在
那什·2020-06-25 18:34
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