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：最近的K-SVD算法的学习过程中，采用稀疏编码部分OMP跟踪算法，尤其是对于本摘要。解决问题：其中D为过完备字典中，已经给出，Y是原始信号中，X的未知。其基本思想的OMP算法是：贪婪迭代方法来选择D列后面，以便与相关的当前冗余最大程度所选列向量的每个迭代中，减去从原始信号向量的相关部分，并多次迭代过...
说明：经典迭代直方图分离聚类算法，该聚类算法基于图像直方图，非常适合于多类目标分割，计算速度非常快
说明：art迭代程序一般于医学CT和一些超声波探伤的工程中，art算法作为反演程序，进行对目标稀疏方程的解，以及修正，随着一次次的迭代过程，使得反演结果更加趋近于真实的数值
说明：基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，是一种双隐层反向传播神经网络，数学方法是部分子空间法，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，相关分析过程的matlab方法。
说明：微分方程组数值解方法，迭代自组织数据分析，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，采用了小波去噪的思想，在matlab R2009b调试通过，最终的权值矩阵就是滤波器的系数。
说明：包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,有小波分析的盲信号处理，实现了对10个数字音的识别，使用起来非常方便，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析。