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...

newton-step 矩阵求逆 gradient-in-matrix 解方程组

说明：应用背景这个多变量（慢）变化的文件的概要；主要。M是文件的准备，我们的算法所需的所有数据，饲料数据给另一个函数实际上已经实施的算法，然后显示我们的结果。梯度，是具有梯度功能的文件，并在其上实现梯度下降。成本：我是一个简单的文件，它有一个函数，它的参数计算的值的成本函数。此源代码的另一个重要特点是，标...

matlab 回归 详细 线性 求解 问题 梯度 下降 变量

说明：边缘特征的提取就是求图像梯度的局部最大值和方向。实际计算中，以微分算子的形式表示，并采用快速卷积函数来实现。常用的算子有微分算子，拉普拉斯算子，Canny算子等。其中Canny边缘检测是一种较新的边缘检测算子，具有较好的边缘检测性能，得到越来越广泛的应用。Canny边缘检测法利用高斯函数的一阶微分，...

图像梯度 局部 最大值 方向

说明：程序包包含若个子程序，其中有最速下降法，共轭梯度法，牛顿法，拟牛顿法等搜索算法，运行过程中，比较各个算法的优缺点，便于对具体情况做出合适的选择

matlab

说明：压缩感知：3维压缩感知重构算法，采用最速下降法和梯度投影原理,逐步逼近最优解。是本人精心编写调试好的，请放心使用。

压缩感知 3维压缩感知 重构算法 下降法 梯度投影

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：应用背景这是一本很不错的，关于最优化方法的程序，里面包含应用较多的几种方法的现成程序，其中包括线性搜索、最速下降法和牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法、信赖域方法、非线性最小二乘问题、罚函数法等等。关键技术里面包含现在应用较多的几种方法的源程序，对初学者有很大的帮助。希望对有需要的同学有所帮助，里面也含有...

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说明：mulStablePoint用不动点迭代法求非线性方程组的一个根 mulNewton用牛顿法法求非线性方程组的一个根 mulDiscNewton用离散牛顿法法求非线性方程组的一个根 mulMix用牛顿-雅可比迭代法求非线性方程组的一个根 mulNewtonSOR用牛顿-SOR迭代法求非线性方程组的一...

数值延拓法 非线性求微分 高斯牛顿算法 拟牛顿法 求方程组的解

说明：基于最大似然估计的独立分量分析算法，包括随机梯度算法，相对梯度算法，快速不动点算法3个程序

快速不动点-算法 gradient-estimation ML-estimation ML 最大似然估计

说明：应用背景在电脑里科学，粒子群优化（粒子群算法）是一种计算方法，通过反复地尝试提高候选人的问题来优化问题关于一个给定的解决方案质量测量。粒子群优化算法的一个问题，有一个人口的候选人解决方案，在这里被称为粒子，并根据简单的数学公式在粒子的位置和速度移动这些粒子周围的搜索空间。每个粒子的运动受其局部的影响...

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