下降计算
当前话题为您枚举了最新的 下降计算。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
用于下降计算的GUI-MATLAB代码购买
MATLAB代码购买，该代码为下降计算提供GUI界面。
Matlab
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2024-09-27
梯度下降法 Matlab 程序
实现梯度下降法的 Matlab 程序，需要输入具体参数。
Matlab
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2024-04-30
Matlab最速下降法实现
这篇博客详细介绍了如何在Matlab中实现最速下降法，涵盖了实例和完整代码。想要深入了解具体内容，请访问个人博客。
Matlab
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2024-08-28
利用梯度下降法进行回归分析
梯度下降法是一种优化算法，用于寻找系统模型中系数的最佳值。通过迭代过程，算法调整系数，最小化目标函数，通常是平方误差函数。展示了使用梯度下降法对随机生成的数据进行建模的具体实现。此外，我们探索了不同学习率技术对模型拟合效果的影响。
Matlab
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2024-05-31
用Matlab实现最速下降法
这是一个Matlab编写的最速下降法程序，非常实用。
Matlab
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2024-07-30
期权Matlab算法实现随机梯度下降SGD
介绍了在Matlab中使用随机梯度下降（SGD）算法优化期权预算的方法。该方法是基于L. Bottou的SGD和Inria的JSGD的变体，允许用户通过接口选择任意目标函数进行优化（类似于Schmidt的minFunc）。提供的源代码和示例展示了如何使用softmax目标函数进行实现。相比于传统的梯度下降（GD）方法，SGD能够更有效地处理大规模数据集，并减少计算梯度的负担。
Matlab
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2024-08-12
最速下降法的Matlab实现示例
这是一个演示如何在Matlab中实现最速下降法的例子，其中函数为fx=X(1)^2-10cos(2piX(1))+10+X(2)^2-10cos(2piX(2))+10+X(3)^2-10cos(2pi*X(3))+1。
Matlab
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2024-09-13
机器学习与梯度下降算法 C++ 实现
运用 C++ 实现梯度下降算法，为机器学习项目提供解决方案。
数据挖掘
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2024-04-30
使用最速下降法求解多变量函数
此代码示例展示了如何使用最速下降法求解多变量函数的最小值。代码中包含一个示例函数 -(3x1+x2+6x1x2-2(x1^2)+2*(x2^2))，并展示了如何计算其Hessian矩阵、梯度和特征值。代码还演示了如何迭代找到函数最小值，并在每次迭代中更新变量的值。
Matlab
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2024-05-16
最速下降法在MATLAB中的实现
最速下降法是一种优化算法，主要用于求解无约束优化问题。在MATLAB中，最速下降法通过迭代方式更新解，逐步逼近最优解。具体步骤包括：
选择初始点。
计算目标函数的梯度。
更新解的方向为负梯度。
进行线搜索以找到合适的步长。
重复以上步骤直到收敛。
Matlab
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2024-10-31