求解方程的极值的个数及极大值,极小值

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求解极值的数值算法

好几个星期没有更新博客了,最近也是... 描述:先给出 f(X)极小值点的X*的一个估计Xo(称作初始点),然后依次计算出 Xk+1=g(Xk)并且希望点列{ Xk}的极限就是要找的极值点X*。其中g()为迭代格式Xk+1=Xk+aDk,

MATLAB-6-4非线性方程求解与函数极值计算

非线性方程求解与函数极值计算1. 非线性方程数值求解1)单变量非线性方程求解2. 非线性方程组的求解3. 函数极值计算1)无约束最优化问题2)有约束最优化问题4. 最小值问题应用实例 1. 非线性方程数值求解 1)单变量...

极大似然估计和EM算法

转自:... 感谢博主:zouxy09 一、最大似然 ... 假设我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。...你说那么多人不可能一个一个去问吧,肯定是抽样了。...他们共200个人(也就是200个身高的样本

线性方程组数学原理、矩阵原理矩阵变换本质、机器学习模型参数求解相关原理讨论...

1. 线性方程组 0x1:无处不在的线性方程组 日常生活或生产实际中经常需要求一些量,用未知数 x1,x2,....,xn表示这些量,根据问题的实际情况列出方程组,而最常见的就是线性方程组(当然并不是说只能用线性方程...

线性回归,逻辑回归的学习(包含最小二乘法及极大似然函数等)

回归问题的前提:1) 收集的数据2) 假设的模型,即一个函数,这个函数里含有未知的参数,通过学习,可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。1. 线性回归假设 特征 和 结果 都满足线性。...

「09」真损啊!——损失函数与极大似然估计

前言 ...还记得我们的线性回归是如何学习直线方程参数的吗? 最小二乘法(多元情况下叫做正规方程) 梯度下降法 关于梯度下降,在之后的优化方法综述中会详细讲述,这里我们聚焦参数学习的本质—...

MLE极大似然估计和EM最大期望算法

机器学习十大算法之一:EM算法。能评得上十大之一,让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊,我们一般说某个人很NB,是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神,因为神能做很多人做不了的事。...

运筹优化(十)--整数规划求解

分支界定法 1.分枝定界法的思想 分枝定界法通过增加附加约束条件...通常,把全部可行解空间反复地分割为越来越的子集,称为分枝;并且对每个子集内的解集计算一个目标下界,这称为定界。在每次分枝后,凡是界限...

机器学习-线性回归理论推导-最小二乘法理论推导

本文从最简单一维样本情况引出线性回归的概念,进而使用中心极限定理说明样本点与回归函数值之间的误差的分布是服从均值为0的正态分布。使用最大似然估计推导出最小二乘法,然后利用梯度为0求出最小二乘的驻点。...

从最大似然到EM算法浅解

从最大似然到EM算法浅解 转自: ... ... 机器学习十大算法之一:EM算法。能评得上十大之一,让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊,我们一般说某个人很NB,是因为他能解决一些别人解决不了的问题。...

极大似然估计(MLE)

1,什么是极大似然估计 似然(linkehood)和概率(probability)是两个近义词,不仅如此,其实归根结底他们描述的事情也差不太多。当针对于某一个条件概率函数:P(X|θ)时,我们可以在已知θ的时候把它称之为关于x的...

极大似然估计到EM算法

EM(期望最大化算法) 本来想自己写一篇关于EM算法的博客,但在学习过程中在知乎上看到了一篇质量非常高的文章,举例丰富又不脱离其数学本质,深入浅出又不省略其公式推导,故在征得原作者的同意后搬运至此与大家...

BAT机器学习面试1000题系列(第1~305题)

本系列部分题目来源于公开网络,取之分享,用之分享,且在撰写答案过程中若引用他人解析则必注明原作者来源链接。另,不少答案得到寒小阳、管博士、张雨石、王赟、褚博士等七月在线名师审校。 说明:本系列作为...

专题:深度神经网络基本问题的原理详细分析和推导

这是一篇关于神经网络算法设计的几个基本问题的理论分析的专题文章,涉及到比较多的原理推导。文章的主体来自Ian Goodfellow 的《Deep Learning》;Andrew Ng在Coursera的《Machine Learning》课程;...

最优化方法:梯度下降(批梯度下降和随机梯度下降)

要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索,则会接近函数的局部极大值点;

拉格朗日插值&&最小二乘法原理简述

最小二乘法简述推导,转自:点击打开链接 经常做物理实验的同学应该会有这样的体会,我们经常需要将实验收集得来的数据标注在一个坐标平面之上,形成一系列离散的点,然后用一条平滑的曲线近似地将这些点连在一起...

从 最大似然到EM详解

机器学习十大算法之一:EM算法。能评得上十大之一,让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊,我们一般说某个人很NB,是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神,因为神能做很多人做不了的事。...

半小时学习最小二乘法

这里是我的个人网站: ...有更多总结分享,最新更新也只会发布在我的个人网站上。排版也可能会更好看一点=v= 前言 最小二乘法在统计学的地位不必多言。本文的目的是全面地讲解最小二乘法,打好机器学习的基础,后面...

函数的零点和极值点【中阶和高阶辅导】

例1【2017西安模拟】 已知函数\(f(x)=kx^2-lnx\)有两个零点,求参数\(k\)的取值范围。 A、\(k>\cfrac{e}{2}\) \(\hspace{2cm}\) B、\(0< k<\sqrt{e}\) \(\hspace{2cm}\) C、\(k>\cfrac{\sqrt{2}e}{2}\)...

“线性回归模型”原理

1.线性回归模型的表示 线性回归(Linear Regression)是一种简单的预测模型,该模型可以表示为: y^=θ0+θ1x1+θ2x2+⋯+θnxn=θ0x0+θ1x1+θ2x2+⋯+θnxn(1)\hat{y}=\theta_0 + \theta_1x_1+\theta_2x_2+\dots+\...

最大似然和EM算法

机器学习十大算法之一:EM算法。能评得上十大之一,让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊,我们一般说某个人很NB,是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神,因为神能做很多人做不了的事。...

人工神经网络简介

人工神经网络简介

最大似然估计与EM算法

在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(LatentVariable)。最大期望经常用在机器学习和...

Android编程经典200例

资源名称:Android编程经典200例内容简介:本书通过200个经典实例全面、系统地介绍了Android平台下的软件开发知识,重点突出、涉及面广、实用性强,在实例的讲解过程中还详细分析了开发思路及侧重点,使读者达到举一反三的效果。全书分为14章,分别为:Android简介、Android简单控件的开发及应用、Android高级控件的开发及应用、手机用户界面、手机通信服务及手机控制、手机的自动服务 资源太大,传百度网盘了,链接在附件中,有需要的同学自取。

jdk全部版本下载

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c++ Qt中文入门教程,从Qt入门到Qt的深入研究。

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MATLAB R2018a 于16日正式发布,其中包含一系列 MATLAB/Simulink 的新功能和新产品,还包括 94 个其他产品的更新和修补程序。 解压密码:CSDN 其他说明见:https://www.52pojie.cn/thread-713048-1-1.html

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MATLAB图像处理课程 通过学习该课程系统掌握MATLAB图像处理的相关知识点。

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