牛顿法求极值流程图 / 张生荣

使用Python实现牛顿法求极值

对于一个多元函数用牛顿法求其极小值的迭代格式为其中为函数的梯度向量, 为函数的Hesse(Hessian)矩阵. 上述牛顿法不是全局收敛的.为此可以引入阻尼牛顿法(又称带步长的牛顿法). 我 ...

对于一个多元函数,用最速下降法(又称梯度下降法)求其极小值的迭代格式为其中为负梯度方向,即最速下降方向,αkαk为搜索步长. 一般情况下,最优步长αkαk的确定要用到线性搜索技术,比如精确线性搜索, ...

牛顿法求平方根原理计算机常用循环来计算F的平方根.从某个猜测的x值开始,根据x^2与F的近似度来调整x,产生一个更好的猜测: x -= (x * x - F) / (2 * x) 重复调整过程,猜 ...

废话不多说,大家直接看代码吧! """遗传算法实现求函数极大值-Zjh""" import numpy as np import rando ...

求一个数的平方根函数sqrt(int num) ,在大多数语言中都提供实现.那么要求一个数的平方根,是怎么实现的呢? 实际上求平方根的算法方法主要有两种:二分法(binary search)和牛顿迭代 ...

目录 1.概述 2.scipy.optimize.minimize参数 3.简单案例引出 (1)Scipy.optimize实现 (2)遗传算法包实现 (—sko.GA&sko.DE) 4.电 ...

本文摘自 <深度学习原理与PyTorch实战> 我们将从预测某地的共享单车数量这个实际问题出发,带领读者走进神经网络的殿堂,运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器,在实战过程中掌握神 ...

一.背景: 现在项目上有一个用python 实现非线性规划的需求.非线性规划可以简单分两种,目标函数为凸函数 or 非凸函数. 凸函数的非线性规划,比如fun=x^2+y^2+x*y,有很多常用的p ...

本文讲解了机器学习常用算法总结和各个常用分类算法精确率对比.收集了现在比较热门的TensorFlow.Sklearn,借鉴了Github和一些国内外的文章. 机器学习的知识树,这个图片是Github上 ...

[LeetCode] 132.Palindrome Partitioning II 拆分回文串之二 Given a string s, partition s such that every subs ...

[LeetCode] 72. Edit Distance 编辑距离 Given two words word1 and word2, find the minimum number of operat ...

[LeetCode] 139. Word Break 拆分词句 Given a non-empty string s and a dictionary wordDict containing a li ...

[LeetCode] 198. House Robber 打家劫舍 You are a professional robber planning to rob houses along a stree ...

目录一.前言二.高斯混合模型(GMM) 三.最大似然估计总结而言: 四.EM算法五.EM算法的简单理解方式六.EM算法推导总结而言总结一.前言高斯混合模型(Gaussian Mixt ...

目录一.合并与分割 1.cat拼接 2.stack堆叠 3.拆分 ①Split按长度拆分 ②Chunk按数量拆分二.基本运算 1.加减乘除 2.矩阵相乘 3.次方计算 4. clamp 三.属性统 ...

下列代码用于先体验普通列表推导式和生成器的差别: # def add(): # temp = ["姓名", "学号", "班级", ...

目录 1线性回归 1.1简单线性回归 1.2多元线性回归 1.3使用sklearn中的线性回归模型 1线性回归 1.1简单线性回归在简单线性回归中,通过调整a和b的参数值,来拟合从x到y的线性关系. ...

目录什么是贪心算法通过场景理解算法问题分析总结什么是贪心算法在分析和求解某个问题时,在每一步的计算选择上都是最优的或者最好的,通过这种方式期望最终的计算的结果也是最优的.也就是说,算法通过 ...

目录摘要: 一.股票相关性分析二.多项式三.求极值的知识摘要: NumPy中包含大量的函数,这些函数的设计初衷是能更方便地使用,掌握解这些函数,可以提升自己的工作效率.这些函数包括数组元素的选 ...

目录 1. matlab 中的 fmincon() 函数基本语法实例 2. python中的minimize()函数 minimize函数的寻找参数 minimize求解约束函数最小值 1. ma ...