说明:最速下降法是迭代法的一种,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(Gradient Descent)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...
说明:这种算法用于控制参数的优化。专为 PID 控制器整定与优化值增益便可完成。
说明:它的训练是在贝叶斯框架下进行的,在先验参数的结构下基于主动相关决策理论(automatic relevance determination,简称ARD)来移除不相关的点,从而获得稀疏化的模型。在样本数据的迭代学习过程中,大部分参数的后验分布趋于零,与预测值无关,那些非零参数对应的点被称作相关向量(R...