说明:在matlab中开发的最速梯度法算例
说明:此代码包括牛顿法和梯度下降法的实现过程,最优化以及算法中常见的问题解决方式。
说明:共轭梯度法(Conjugate Gradient)是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一,也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各...
说明:约束最优化方法--最速下降法(也叫梯度法),是人们用来求多个变量函数极值问题的最早的一种方法。
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:用matlab编的共轭梯度法源程序以及一个国外教材里的最速下降法matlab程序。