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:鉴于LCD方法存在的问题,本文提出了一种基于互相关匹配端点延拓局部特征尺度分解(Cross-correlation matching endpoint Extension Local Characteristic scale Decomposition,简称CELCD),由于LCD分解原理是依据信号...
说明:这个程序是基于matlab平台环境下编成的,数学计算方面的算法,包括动态规划算法,拉格朗日插值法,解非线性整数规划法,解线性规划,以及解常微分算法