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1. 概述 梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。 本文将从一个下山的场景开始，先提出...

1. 这本书对Python的知识点的描述很详细，而且排版看的很舒服. 2. 几个例题：假装自己从零开始学，将一些有代表性、有意思的例题抽取出来. 3. 还有自己对一部分课后复习题，全部课后上机实践题的解题思路

测验1：Python基本语法元素 知识点概要： 普遍认为Python语言诞生于1991年 Python语言中的缩进在程序中长度统一且强制使用，只要统一即可，不一定是4个空格（尽管这是惯例） IPO模型指：Input Process Output ...

很少写关于具体算法的总结笔记，因为很难把一个算法...这次想总结一下组合数的具体实现，原因是最近总是碰见组合数，所以决定来写写，免得每次从头推导公式耽误时间。排列组合经常会作为一个问题解决方案中一部分...

首先定义一个数据，在这里我假定为： num=[2,3,2,5,1,0,1,2,9] 一、求中位数  中位数（又称中值，英语：Median），统计学中的专有名词...如果观察值有偶数个，则中位数不唯一，通常取最中间的两个数值的平均数...

②列主元法：实验二：使用迭代法求解线性方程组①Jacobi 迭代法②Gauss-Seidel 迭代法③逐次超松弛迭代法④共轭梯度法⑤令n=10、50、100、200，分别绘制出算法的收敛曲线，横坐标为迭代步数，纵坐标为相对误差。...

MATLAB 粒子群算法 本文学习自：Particle Swarm Optimization in MATLAB - Yarpiz Video Tutorial 与《精通MATLAB智能算法》 ...Particle Swarm Optimization ，粒子群优化算法，常用来找到方程的最优解。...

压缩感知，compressed sensing又称compressed sampling，是在采样过程中完成了数据压缩的过程。 压缩感知在信号采样的过程中，用很少的采样点，实现了和全...原因是时域以τ为间隔进行采样，频域会以1/τ为周期发...

逻辑回归虽然带有回归字样，但是逻辑回归属于分类算法。逻辑回归可以进行多分类操作，但由逻辑回归算法本身性质决定其更常用于二分类。 逻辑回归概念： 首先我们给出逻辑回归的公式： 其中，Y为决策值，x为...

深度学习

理解傅里叶变换算法 傅里叶变换（Fourier transform）是一种线性积分变换,因其基本思想首先由法国学者傅里叶系统地提出，所以以其名字来命名以示纪念。傅里叶变换是从时间转换为频率的变化或其相互转化。...

在基本高斯消去法的消元过程中并没有考虑任何数值方面的问题，事实上这方面的问题是常见的，也是不能忽略的，即当主元,且很小时，高斯消去法虽然能执行下去，但用作为主元计算行乘数时，会扩大误差，导致结果不可靠...

学习了一个学期机器学习算法，从什么都不懂到对十个机器学习算法有一定的了解，下面总结一下十大机器学习算法，从算法的概念、原理、优点、缺点、应用等方面来总结，如果有错误的地方，欢迎指出。...

XGBoost是机器学习领域最近几年比较火热的一种十分强大的集成学习方法（系统），全称为eXtreme Gradient Boosting，由大牛陈天奇博士开发（陈天奇，交大ACM班毕业，华盛顿大学计算机博士）。 预备知识 Boosting ...

求解线性方程的数值方法 求解线性方程的数值方法主要包括以下几种： 二分法 牛顿法 简化牛顿法 弦截法 实现代码见博客最后 算法实现 用二分法、牛顿法、简化牛顿法、弦截法分别计算115的平方根，精确到...

在引入时间序列前，先介绍几个matlab函数 matlab中的gallery函数简析 Matlab 中的 gallery 函数是一个测试矩阵生成函数。当我们需要对某些算法进行测试的时候，可以利用gallery函数来生成各种性质的测试矩阵。...

RRT路径规划算法地图RRT算法原理...基本思想是以产生随机点的方式通过一个步长向目标点搜索前进，有效躲避障碍物，避免路径陷入局部极小值，收敛速度快。本文通过matlab实现RRT算法，解决二维平面的路径规划问题。...

但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。 因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。 具体来说就是，以他当前的所处的位置为基准...

机器学习的目标是给出一个模型（一般是映射函数），然后定义对这个模型好坏的评价函数（目标函数），求解目标函数的极大值或者极小值，以确定模型的参数，从而得到我们想要的模型。 在这三个关键步骤（定义模型，...

《数值分析》第5版（李庆扬编著）的第四章课后习题第8-(2)题中，要求使用Romberg(龙贝格)求积公式求解f(x)=xsinx在区间[0,2pi]上的积分，要求误差小于10^(-5)。 针对此问题，套用计算公式求解即可。在第一步计算...

将求解f(x) = 0的问题变成x = h(x)这样的问题。 转变的方程很简单，一般是移项，平方，开根号什么的。 难点： 问题难点就得到的对应不动点迭代方程是否收敛上。 因为对于一个方程来说，对应的不动点迭代方程会有...

1、遍历组合数的方法原理 组合数是高中代数的知识，这里我就不废话了。 这里讨论的是如何遍历组合数。举个例子，一个电影院里面，有十个座位和8个客人，到底有多少种坐法？（不考虑客人之间的相互位置。）高中组合...

很多情况下实际问题是能通过抽象建模转化为一阶常微分方程形式的，然而即便给出了一阶常微分方程，想通过它来求解函数在某个点的值也并不是一件容易的事。因为即使给出了一阶微分方程及初值条件，即

 方法误差：数学模型的精确解与数值方法得到的数值解之间的误差：例如  舍入误差：对数据进行四舍五入后产生的误差 2、减少误差的几种方法  现在，我们一般用计算机解决计算问题，使用最多的是Matlab软件。...

在工程方面，人们所需要处理的问题往往会转化为找出大规模方程组的解的问题，而找出大规模方程组的解的计算复杂度非常的高，因此设计一些高效并且较为精准的算法来求解大规模方程组的近似解显的尤为重要。...

 摘要：本文将简明扼要的介绍一下遗传算法，并以一个简单的二元一次方程组求解为例，演示用MATLAB工具箱快捷地实现遗传算法。  对于取最小值的最优化问题，遗传算法借鉴生物遗传现象使具有一定数量的候选解的...

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首先‘1.12 梯度的数值逼近’讲通过怎样的方法，我们可以得到对求导结果一个很好的逼近；‘1.13 梯度检验’告诉我们有了1.12中提出的方法，我们可以使用这个方法去检验参数求导过程是否准确，即检验back prop是否...

A*算法详解（转) ...第一部分：A*算法简介  写这篇文章的初衷是应一个网友的要求，当然我也发现现在有关人工智能的中文站点实在太少，我在这里 抛砖引玉，希望大家都来热心的参与。... 还是说正题，我先拿A*...