2018年7月24日
平面四边形单元节点参数
摘要： https://max.book118.com/html/2016/1012/58725436.shtm 阅读全文
posted @ 2018-07-24 20:25 yongbin-H 阅读(251) 评论(0) 推荐(0) 编辑
线性弹性方程的综述
摘要： https://ww2.mathworks.cn/help/pde/ug/3-d-linear-elasticity-equations-in-toolbox-form.html;jsessionid=a46bb928c190a0047ab105c51f67?s_tid=gn_loc_drop#mw 阅读全文
posted @ 2018-07-24 11:28 yongbin-H 阅读(497) 评论(0) 推荐(0) 编辑
梯度下降（二）
摘要： 一直以来都以为自己对一些算法已经理解了，直到最近才发现，梯度下降都理解的不好。 1 问题的引出 对于上篇中讲到的线性回归，先化一个为一个特征θ1，θ0为偏置项，最后列出的误差函数如下图所示： 手动求解 目标是优化J(θ1)，得到其最小化，下图中的×为y(i)，下面给出TrainSet，{(1,1), 阅读全文
posted @ 2018-07-24 09:28 yongbin-H 阅读(273) 评论(0) 推荐(0) 编辑
梯度下降（Gradient Descent）
摘要： 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。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度 在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数 阅读全文
posted @ 2018-07-24 09:02 yongbin-H 阅读(789) 评论(0) 推荐(0) 编辑