阻尼牛顿法

信用评分之六--逻辑回归模型梯度下降法跟牛顿法比较

1、综述机器学习的优化问题中，梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法，他们都是为了求得目标函数的近似解。
小小她爹·2020-06-23 06:19

大数据学习笔记之Spark（八）：Spark机器学习解析（一）

4.1梯度下降4.2牛顿法4.3
Leesin Dong·2020-06-23 03:29

优化算法之梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法和拉格朗日乘数法

-无约束最优化问题：梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法；-有约束最优化问题：拉格朗日乘数法。一、梯度下降法1、算法简介  梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。
lx青萍之末·2020-06-23 02:09

牛顿法、梯度下降原理及实际问题解决

牛顿法、梯度下降原理及实际问题解决Python编程一、牛顿法原理：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。
四月能开学吗·2020-06-23 02:43

算法简介

最佳参数选取的算法线性回归拟合出一条直线来最佳匹配所有的数据最小二乘法：求解一条直线，使所有误差的平方和最小函数求极值：数学上，求导数为0，计算机不适用，可能求解不出来，也可能计算量太大；机器学习中，梯度下降、牛顿法逻辑回归在线性回归的结果上加了一个
zhouyilian·2020-06-22 17:33

SimscapeMultibody 物理建模

Solidblock特性设置**RigidTransform**块生成子系统添加旋转部件设置重力设置单摆起始位置配置求解器组装模型运行模型分析模型测量单摆运动添加以下块到模型摆角、角速度关于时间的函数无阻尼条件下摆角与角速度关系有阻尼下摆角与角速度关系有
安布奇·2020-06-22 14:50

电源输入保护电路：共模电感

作用——衰减共模电流：——共模电流的同向性，会在线圈内产生同向的磁场而增大线圈的感抗，使线圈表现为高阻抗，产生较强的阻尼效果，以此衰减共模电流，达到滤波
alala120·2020-06-22 13:48

三个方面教你分辨出液压铰链的好坏，液压铰链安装如何确定数量

液压铰链是铰链的一种，又称阻尼铰链，是指在提供一种利用高密度油体在密闭容器中定向流动，达到缓冲效果理想的一种消声缓冲铰链。它依靠一种全新的技术来适应门的关闭速度。
说段故事给你听·2020-06-22 12:38

【优化算法】基于Python语言的梯度下降法、牛顿法、LM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算法
之外-·2020-06-22 11:45

【统计学习方法】第六章 逻辑回归与最大熵模型

文章目录基础概念第六章逻辑回归与最大熵模型1.逻辑回归模型1.1逻辑斯谛分布1.2二项逻辑斯谛回归模型1.3模型参数估计1.4多项逻辑斯谛回归2.最大熵模型3.模型学习的最优化算法（略）3.1改进迭代尺度法3.2拟牛顿法基础概念逻辑回归与最大熵模型都属于对数线性模型
aaon22357·2020-06-22 11:35

西安宏安摄影机器隔振GR5-80D-A专业航拍摄影钢丝绳隔振器

一、产品结构钢丝绳隔振器是由钢丝绳绕成螺旋状并固定在沿螺母布置的两块金属板之间制作而成的,它的刚度与阻尼取决于钢丝绳的直径、股数、圈数及缠绕方式和尺寸.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
gezhenqi121·2020-06-22 11:39

机器学习笔记（三）牛顿法和梯度下降法

3优化算法介绍3.1梯度下降法梯度下降法：[定义]：梯度下降法（英语：Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。（摘自维基）对θ使用梯度下降法时的公式
YoYoDelphine·2020-06-22 09:59

逻辑回归总结

（求解参数时常见的算法还有：随机梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法等）逻辑回归的优缺点：优点：可解释性非常好。从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响。模型效果不错。如果特征工程做的好，效果不会太差。
Yasin_·2020-06-22 09:01

机器学习之优化算法

最常用的优化算法包括：梯度下降法（BGD、SGD、MBGD）、坐标上升法（CoordinateAscent）、牛顿法和拟牛顿法等。
夕阳下江堤上的男孩·2020-06-22 08:44

python实现多元线性回归梯度下降法与牛顿法

文章目录梯度下降法基本概念1.微分2.梯度3.学习率梯度下降法的一般求解步骤：牛顿法运用牛顿法的一般步骤参考文献梯度下降法基本概念1.微分在梯度下降法中，我们所要优化的函数必须是一个连续可微的函数，可微
Time ??·2020-06-22 06:01

MATLAB拟牛顿法之DFP与BFGS算法

牛顿法阻尼牛顿法BFGS算法原理matlab代码(DFP)symsx1x2f=@(x1,x2)x1.^2+x2.^2-x1*x2-10*x1-4*x2+60;X=DFP(f,[00],1e-8,100)
天涯铭·2020-06-22 04:30

MATLAB约束优化之惩罚函数法

一、算法原理1、问题引入之前我们了解过的算法大部分都是无约束优化问题，其算法有：黄金分割法，牛顿法，拟牛顿法，共轭梯度法，单纯性法等。但在实际工程问题中，大多数优化问题都属于有约束优化问题。
天涯铭·2020-06-22 04:30

MATLAB学数值分析（一）迭代法解非线性方程

文章目录一、二分法二、不动点法（FPI）三、牛顿法四、割线法五、练习这个学期在学数值分析，课程内容相当于学过的计算方法的升级版，数值分析是一门很有用的学科，可以解决很多工程上实际的问题，学习这门课最好的方法就是把学到的算法自己实现一遍
RRRR君·2020-06-22 04:01

数据压缩第九次作业：总结最小二乘法——梯度下降法、牛顿法、高斯牛顿法

任务2:总结最小二乘法——梯度下降法、牛顿法、高斯牛顿法最小二乘法定义：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
大懒牛睡觉觉·2020-06-22 02:29

高斯牛顿法----MATLAB实现

一次作业：参考于下面这个博客：https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/74973347感觉这个博客写的是真的不错。functionGuassiantic;formatshorta=10*rand()*rand(1000,10);b=10*rand()*rand(1000,1);x=10*rand()*rand(10,1);error
&~&·2020-06-21 23:00

机器学习中常用的优化方法

今天就先整理机器学习算法中常用的几种优化损失函数的优化方法，主要有：梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法、启发式优化方法以及解决约束优化问题的拉格朗日乘数法。
kaiyuan_sjtu·2020-06-21 23:05

一款仿《饿了么》订餐应用源码【iOS源码分享】

使用说明：demo里包含的常用ui控件有1.带阻尼回弹效果----ScrollView2.下拉刷新----RefreshableListView3.带section和header的ListVIew---
WAKandaE·2020-06-21 22:50

Machine Learning 1-线性回归算法分析

目录机器学习及人工智能机器学习分类有监督学习无监督学习线性回归算法线性回归代价函数数学模型最小二乘法算法介绍数学原理高斯分布算法局限性梯度下降算法方向导数梯度数学原理单元算法实现多元算法实现矩阵迹算法随机梯度下降算法高斯-牛顿法泰勒级数展开
erixhao·2020-06-21 20:24

机器学习最易懂之线性回归模型的基本原理和python实现

线性回归损失函数、代价函数与目标函数2.1L1正则——Lassio回归2.2L2正则——Ridge回归2.3ElasticNet回归3、线性回归的优化方法3.1梯度下降法3.2最小二乘法矩阵求解3.3牛顿法
Elenstone·2020-06-21 19:40

Unity3d实现鼠标控制相机绕物体旋转（带阻尼）

Unity3d实现鼠标控制相机绕物体旋转（带阻尼）本来想的是用四元数实现球性插值实现阻尼效果，但是不知道四元数怎么绕定点旋转。因此用速度衰减的方法进行实现。
DCGJ666·2020-06-21 18:28

最小二乘法，梯度下降，牛顿法以及高斯牛顿法

作业推导：E[d2]=E[(S(k)−Se(k))2]=E[(S(k)−∑i=1NaiS(k−i))2]E\left[d^{2}\right]=E\left[\left(S(k)-S_{e}(k)\right)^{2}\right]=E\left[\left(S(k)-\sum_{i=1}^{N}a_{i}S(k-i)\right)^{2}\right]E[d2]=E[(S(k)−Se(k))2]
Cross_Entropy·2020-06-21 18:25

液位开关应用中的阻尼能计算出来吗？

阻尼，是指任何振动系统在振动中，由于外界作用或系统本身固有的原因引起的振动幅度逐渐下降的特性，以及此一特性的量化表征。阻尼是一种能量耗散机制。
科技在于发现·2020-06-21 17:08

牛顿法python 实现

牛顿法也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。牛顿法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵。同时还有拟牛顿法、阻尼牛顿法、修正牛顿法等等。
Tomator01·2020-06-21 17:14

数据压缩学习笔记（三）最小二乘法、梯度下降法、牛顿法、高斯牛顿法原理

最小二乘法最小二乘法的目标是解决函数拟合的问题，对于给定的多组(x,y)：(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)……,(xk,yk)求得最佳拟合函数的关系。一般地，这个函数的非线性表示形式为：其线性方程组表示为Y=XA，记作矩阵：在算法中，优化的目标是让残差平方和最小，即：此时的残差平方和又可称为损失函数。最小二乘法求解最优化A矩阵的思想就是对每一个系数的导数求导并使其置零。其求解结果为：
AaronXueNF·2020-06-21 16:22

车道线检测

FastRCNN、FasterRCNN、YOLOV1V2V3、SSD、FCN、SegNet、U-Net、DeepLabV1V2V3、MaskRCNN车道线检测相机校正、张氏标定法、极大似然估计/极大似然参数估计、牛顿法
あずにゃん·2020-06-21 15:45

机器学习梯度下降法和牛顿法的对比

梯度下降法和牛顿法对比分析一、梯度下降法1.梯度下降的思想2.对其的推导二、牛顿法三、梯度下降法和牛顿法的对比机器学习的本质是建立优化模型，通过优化方法，不断迭代参数向量，找到使目标函数最优的参数向量。
声音·2020-06-21 13:21

机器学习（数学知识）

我们可以在其基础上，用其展开式结合上下限利用夹逼准则求极值，也可以用用梯度下降法求极值（即用F(x)的方向导数，沿着梯度方向求函数局部或者全局最小解），同时也可以根据牛顿法求平方根等等，其应用非常广泛。
达泓·2020-06-21 13:50

牛顿法

平时经常看到牛顿法怎样怎样，一直不得要领，今天下午查了一下维基百科，写写我的认识，很多地方是直观理解，并没有严谨的证明。在我看来，牛顿法至少有两个应用方向，1、求方程的根，2、最优化。
若比邻666·2020-06-21 12:25

【math】梯度下降法(梯度下降法，牛顿法，高斯牛顿法，Levenberg-Marquardt算法)

何为梯度？一般解释：f(x)在x0的梯度：就是f(x)变化最快的方向举个例子，f()是一座山，站在半山腰，往x方向走1米，高度上升0.4米，也就是说x方向上的偏导是0.4往y方向走1米，高度上升0.3米，也就是说y方向上的偏导是0.3这样梯度方向就是(0.4,0.3)，也就是往这个方向走1米，所上升的高度最高。(1*0.4/0.5)*0.4+(1*0.3/0.5)*0.3=1*(0.3^2+0.4
若比邻666·2020-06-21 12:25

最小均方误差的推导+最小二乘法、梯度下降法、牛顿法、高斯牛顿法

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。基本公式考虑超定方程组（超定指方程个数大于未知量个数）：其中m代表有m个等式，n代表有n个未知数β，m>n；将其进行向
csy201710413030·2020-06-21 00:35

python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值的实验

Rosenbrock函数的定义如下：f(x,y)=(1−x)2+100(y−x2)2f(x,y)=(1−x)2+100(y−x2)2其函数图像如下：我分别使用梯度下降法和牛顿法做了寻找Rosenbrock
SpringHerald·2020-06-21 00:58

线性回归的原理及实践（牛顿法）

至此分类算法在前面都学完了，下面将进行回归算法的学习。回归算法和分类算法都属于监督学习算法，不同的是分类算法中标签的是一些离散的值，代表不同的类别，而在回归算法中，标签是一些连续的值，回归算法需要训练得到样本特征到这些连续标签之间的映射。线性回归是一类重要的回归问题，在线性回归中，目标值与特征之间存在着线性相关的关系。一、线性回归基本形式：给定由d个属性描述的示例，线性模型试图学得一个通过属性的线
IMWTJ·2020-06-20 22:18

用牛顿迭代法求方程的根——C语言实现

原理参考链接牛顿法——知乎。
weixin_41559101·2020-06-18 10:01

室内定位TOA距离量测—迭代最小二乘和高斯牛顿法\MATLAB

距离测量(TOA)室内定位—迭代最小二乘和高斯牛顿法\MATLAB原创不易，路过的各位大佬请点个赞TOA室内定位/Targetlocalizationwithrange-onlymeasurements
脑壳二·2020-06-16 15:23

角度测量(AOA/DOA)室内定位-迭代最小二乘和高斯牛顿法\MATLAB

角度测量(AOA/DOA)室内定位-迭代最小二乘和高斯牛顿法\MATLAB原创不易，路过的各位大佬请点个赞二维仅角度测量的定位问题；方法：1-非线性最小二乘估计-迭代最小二乘求解2-极大似然估计-高斯牛顿法求解性能指标
脑壳二·2020-06-16 15:11

机器学习在量化投资中的应用

常用的迭代法有：梯度下降法（可用于线性和非线性模型），高斯-牛顿法（适用于非线
基督徒Isaac·2020-06-02 09:07

国君策略：全球风云再起的几个风险点

本轮全球共振的货币宽松增大了下跌的阻尼，当前仍是龙头溢价时代中途。中期维度，市场欲扬先抑。不及预期的冲击VS.流动性充足带来的龙头溢价：关注未来的催化时点。
券商中国·2020-06-01 00:00

《机器学习Python实现_06_优化_拟牛顿法实现(DFP,BFGS)》

一.简介通过前面几节的介绍，大家可以直观的感受到：对于大部分机器学习模型，我们通常会将其转化为一个优化问题，由于模型通常较为复杂，难以直接计算其解析解，我们会采用迭代式的优化手段，用数学语言描述如下：\[\min_{v^k}f(x^k+v^k)\]这里目标函数为\(f(x)\)，当前优化变量为\(v^k\)，目标即是找到一个\(v^k\)对当前的\(x^k\)进行更新，使得函数值尽可能的降低，如果
努力的番茄·2020-05-18 23:00

非线性约束最优化

等式约束-Lagrange-Newton先列Lagrange方程：然后用牛顿法求方程的根（这个迭代又被称为Newton-Raphson迭代）：SequentialQuadraticProgramming
Klaus-Chen·2020-05-16 19:00

虎门大桥恢复交通！

认为振动原因基本查明：虎门大桥是大跨度钢箱梁悬索桥，属于典型柔性结构，沿桥梁边护栏连续设置的水马改变了钢箱梁气动外形，在特定的风况条件下，诱发悬索桥发生竖向涡激共振；持续较长时间、较大振幅的涡振导致桥梁结构阻尼下降
光明日报·2020-05-15 00:00

深入理解Flutter动画原理

1.1动画类型Flutter动画大的分类来说主要分为两大类：补间动画：给定初值与终值，系统自动补齐中间帧的动画物理动画：遵循物理学定律的动画，实现了弹簧、阻尼、重力三种物理效果在应用使用过程中常见动画模式
Android Developer·2020-04-27 15:50

深入理解Flutter动画原理

1.1动画类型Flutter动画大的分类来说主要分为两大类：补间动画：给定初值与终值，系统自动补齐中间帧的动画物理动画：遵循物理学定律的动画，实现了弹簧、阻尼、重力三种物理效果在应用使用过程中常见动画模式
Android-Alvin·2020-04-27 15:20

TextRank

公式:阻尼系数，起到平滑的作用，针对无边的节点，通常设置为0.85:点得分:无向边权重，提取关键词时通常初始化为1，主题抽取时为两个句子的相似度:与点连接的点:与点连接的点因为是无向图，所以没有指向与被指向概念
elephantnose·2020-04-21 11:10

DataWhale——机器学习：线性回归

Task01:线性回归模型建立：线性回归原理、线性回归模型学习策略：线性回归损失函数、代价函数、目标函数算法求解：梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等线性回归的评估指标sklearn参数详解练习部分基于线性回归的房价预测问题利用
Katniss的名字被占用·2020-04-20 23:51

MATLAB无约束多维极值之牛顿法

一、算法原理无约束优化问题的目标函数为：多维极值的牛顿法，不同于之前介绍过的梯度下降法，该方法引入了二阶导数的信息，假设当前迭代到第kk次，将目标函数在自变量xk处展开为二阶泰勒级数：（1）f(x)两端同时对
天涯铭·2020-04-20 20:28
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