说明：matlab源码，解决非线性最小二乘问题的优化算法源码，可修改。
说明：介绍了基本优化方法，比如基本的牛顿法，拟牛顿法，以及相关的约束最优化方法如拉格朗日乘子法等。
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：最优化方法及其matlab程序设计，乘子法程序，非线性最小二乘问题源码，最速下降法与牛顿法源码等等
说明：求解无约束问题最优化问题基础方法之一：高斯牛顿法
非线性最小二乘 gauss-newton-matlab matlab-Gauss-Newton gauss-newton-matl 牛顿-高斯
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...
说明：第一章 线性规划第二章 整数规划第三章 非线性规划第四章 动态规划第五章 图与网络第六章 排队论第七章 对策论第八章 层次分析法第九章 插值与拟合第十章 数据的统计描述和分析第十一章 方差分析第十二章 回归分析