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...
说明：30个模型
说明：包含大量的MATLAB使用技巧,非常实用
说明：matlab
说明：利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，实现典型相关分析，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，数值分析的EULER法，课程设计时编写的matlab程序代码，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。
说明：Benders分解算法是J.F.Benders在1962年首先提出的，是一种求解混合整数规划问题的算法。Benders分解算法将具有复杂变量的规划问题分解为线性规划和整数规划，用割平面的方法分解出主问题与子问题，通过迭代的方法求解出最优值。 Benders分解算法是一个很常用的算法,用来计算像最小整...
说明：本程序的性能已经达到较高水平，基于分段非线性权重值的Pso算法，isodata 迭代自组织的数据分析，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），使用拉亚普诺夫指数的公式，包括广义互相关函数GCC时延估计。