说明:求解无约束问题最优化问题基础方法之一:高斯牛顿法
非线性最小二乘 gauss-newton-matlab matlab-Gauss-Newton gauss-newton-matl 牛顿-高斯
说明:介绍了基本优化方法,比如基本的牛顿法,拟牛顿法,以及相关的约束最优化方法如拉格朗日乘子法等。
说明:函数逼近与拟合 240 7.1 正交多项式 240 7.1.1 正交函数族 240 7.1.2 几个常用的正交多项式 242 7.2 最佳一致逼近 246 7.3 最佳平方逼近 249 7.4 最小二乘拟合 252 7.4.1 线性最小二乘拟合 253 7.4.2 非...
说明: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(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,得到最小化的损失函...