BP迭代

快速迭代算法里的 FISTA，用来图像去模糊这种线性逆问题还挺给力的。它是在经典的 ISTA 基础上优化出来的，速度快了好几个级别，但实现方式没变复杂，写起来还是挺顺手的。尤其大数据或者那种密集矩阵，响应也快，效果也靠谱。 FISTA 算法的亮点，一个字：快。相比经典的ISTA，FISTA 多了个“加速器”机制，用了个两步迭代的思路，收敛速度拉满，不管是做图像去模糊还是信号恢复，结果都挺不错的。 简单点说，原来Ax=b+w这种问题，直接求解挺麻烦的。FISTA 不走传统路，直接通过最优梯度+阈值压缩搞定，计算也不复杂，Python 或 Matlab 上都好上手。想在小波变换后图像？它还挺适配的

针对多个参与者和回合，开发的matlab迭代囚徒困境游戏。

详细介绍了如何使用Matlab编程实现Logistic迭代算法的求解过程。通过编程，可以有效地求解Logistic回归模型，实现数据分类和预测功能。

这是一段关于使用Matlab编写的迭代学习控制代码，经过作者亲自测试，确保可靠。作者投入了大量的心血和劳动，希望有缘人能够珍惜这份劳动成果。

matlab经典代码-迭代.m

GA-BP 与 BP-遗传算法：BP 神经网络优化之辨析 GA-BP 和 BP-遗传算法 都是用于优化 BP 神经网络的常见方法，它们分别在不同的环节对 BP 网络进行改进： GA-BP: 利用遗传算法优化 BP 神经网络的 权重和阈值。通过模拟自然选择的过程，遗传算法不断迭代，寻找最优的权重和阈值组合，以提高网络的精度和泛化能力。 BP-遗传算法: 利用遗传算法优化 BP 神经网络的 网络结构。遗传算法搜索最佳的网络层数、每层神经元数量等结构参数，构建更精简高效的网络模型。 两种方法各有优势，选择哪种方法取决于具体的应用场景和优化目标。 实验数据和代码 部分可以提供具体的实例，展示两种方

MATLAB的egde源代码在AIRToolsII工具箱中得到了详细的介绍和解释。

雅可比迭代法的 MATLAB 函数，真的是解线性方程组时的一个小帮手。是你在稀疏矩阵或者对角占优的系统时，用它来搞定求解，效率还挺不错的。实现逻辑也蛮清晰，基本上把方程组分解，一轮轮迭代逼近解，思路简单但不失实用。 MATLAB 版本的实现也挺友好，传个A矩阵、b向量、初始猜测x0，再加上迭代次数和阈值，几行代码就跑起来了。响应也快，代码也简单，调试起来没啥压力。 哦对，函数里判断收敛的逻辑也是亮点之一，每轮都检查误差是不是小到可以停，蛮贴心的。不过要注意，如果你的矩阵不是对角占优的，它不收敛，这时候换成Gauss-Seidel也许更合适。 ，如果你手头有更大的线性系统，或者想加速收敛，用并行

BP神经网络的MATLAB代码实现展示了其基本的架构和训练过程。首先，定义网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。其次，初始化权重和偏置，然后通过前向传播计算输出，使用误差反向传播算法调整权重和偏置。最后，通过多次迭代训练网络，直到误差满足要求。该代码适用于简单的分类和回归任务，具有较好的学习能力和泛化性能。

MATLAB_IterativeInputSelection 工具箱是个挺有用的算法实现，专门用来做**输入选择（IIS）**的。这个算法最早是 Galelli 和 Castelletti 在 2013 年提出的，主要一些多变量、非线性的数据集。如果你有类似的需求，是需要筛选特征或输入的场景，它能帮你减少不必要的计算和提高模型精度。它的依赖关系也不复杂，需要**MATLAB_ExtraTrees**工具箱，其他的也都直观。其实用场景可以是在做数据预时，是当你面对大量的特征需要做选择时，使用这个算法就能让你的工作轻松不少。代码也挺清晰的，玩得顺手的话，你快就能上手。需要注意的是，如果你对 MAT