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2019年2月24日
梯度下降法、牛顿法、高斯牛顿法、LM算法
摘要: 假设有一个可导函数f(x),我们的目标函数是求解最小值$min\frac{1}{2}f(x)^{2}$,假设x给定的初始值是$x_0$ 1、梯度下降法 将f(x)在$x_0$处进行1阶泰勒级数展开:$f(x)=f(x_0)+f(x_0)^{'}(x-x_0)$。 则我们的目标函数变成$min\fra
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posted @ 2019-02-24 20:05 小新新的蜡笔
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