文章目录 一、梯度下降法的原理介绍（一）梯度下降法（二）梯度下降的相关概念及描述（三）梯度下降算法原理 二、梯度下降法的一般求解步骤三、梯度下降法手工求解极值（一）题目描述（二）计算过程 四、Excel中利用梯度下降求解近似根五、线性回归问题求解（一）最小二乘法（二）梯度下降（三）两种方法的
时间：2021/03/08 一.题目描述 在一个整数数组上，对于下标为i的整数，如果它大于所有它相邻的整数， 或者小于所有它相邻的整数，则称为该整数为一个极值点，极值点的下标就是i。 输入描述 第一行是此数组的元素个数k(4<k<80)，第二行是k个整数，每两个整数之间用空格分隔。 输出描述
题目： 题解： 咋一看好像很麻烦的， 开动机智的小脑袋瓜就可以想出来啦hhhh 咳咳 其实是对条件中的公式进行变形 （n2-nm-m2）2=1 ( m2+nm-n2 )2 =1 ( m2+nm-n2 )= m2+2nm+n2-mn-2n2; ( m2+nm-n2 )=(m+n)2-mn-2n2; 综上 可推出 （n2 -n*m-m2）2=((m+n)2-(m+n)*n-n2)2 即 m->n,n->m+n; 嘿
人工智能 遗传算法 计算函数极值问题 系列文章 人工智能 倒啤酒问题 python解法人工智能 水壶问题 python解法A*算法之八数码问题 python解法A*算法之野人传教士问题 python解法人工智能 遗传算法 计算函数极值问题 文章目录 人工智能 遗传算法 计算函数极值问题问题描述
牛顿法与梯度下降法 极值点条件局部极值算法牛顿法：二次逼近梯度下降法小结 极值点条件 局部极值算法 牛顿法：二次逼近 梯度是向最大值方向的，所以梯度前加了一个负号 梯度下降法 小结 这一节课有个小感慨，音质贼差。 权限&免责&交流声明
目录一个我们可以思考的问题 Takeaways微积分需要建立的概念熟知的典型应用极限与连续数列存在极限的存在准则函数极限无穷小与无穷大无界量间断点连续微分学可导与连续一元函数可微与可导互为充要条件高阶导数的求解参数方程的二阶导数反函数的二阶导数变限积分求导公式一元函数
对于本道题目，一眼看去必定懵逼。求导？不切实际。废话不多说，直接上结论： 对于本题建立如下表格： 找出奇重零点： 又显然f为27次多项式，那么f'就是26次多项式。 于是，至多就是有26个零点，当然这些零点内存在着重复零点，由图对于零点（是极值点）0、2、4一共占了1+3+5=9个零点的重复位置，那么还
1、单调性 函数的单调性利用导数的正负号判断即可 2、极值 极值点——一阶导数变号的点 补充一下——驻点：一阶导数为0的点 可导函数，极值点一定为驻点，反之不对 极值判别法（充分条件）： 3、凹凸性 利用二阶导数正负判断即可 4、拐点 拐点——凹凸性改变的点 拐点判别法（充分条件）：
蚂蚁算法的应用（01背包、函数极值、TSP） 笔者是一位大一的萌新，这篇算法是自己查阅文献以及参考别人的博客再加上自身的理解写出来的。有错误的地方希望及时指正。这篇文章我使用的是Matlab，后续会给出python版本。以后会陆续出其他的优化算法以及人工智能算法，机器学习，深度学
非线性泛函分析导论（序言）：实践中的变分问题 Victory.Kong 博士，CPA，喜爱汉服，瑜伽和钢琴 YukiRain 、 dhchen 等 83 人赞同了该文章 这篇文章是《非线性泛函分析导论》系列文章的大纲。 泛函分析是所有基础数学中最贴近工程技术实践的一门学科。我做过一
摘要：通过变分原理，将Ax=b构造成一个函数，通过对函数的操作，求解Ax=b的解。 1.通过构造函数（变分法），求解方程的解。对于常系数方程2x=2，很容易看出解为1，但是通过构造如何求解 f（x）=x^2-2x 该方程的导数f‘（x）=2x-2=0时，x的解就是2x=2的解。 对于计算机迭代求解，找到f（x）的极值点，就找到了该解。 2.
梯度下降法的基本原理 梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。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。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法
谈到深度学习的理论基础，可能读者首先想到的就是通用近似定理（Universal approximation theorem），其表示拥有无限神经元的单层前馈网络能逼近紧致实数子集上的任意连续函数。 通俗来说， 只要神经元足够多，单层前馈神经网络「有潜力」逼近任意复杂的连续函数。 在 1989 年提出通用近似
Some Theorems Leibniz公式 \(uv^{(n)}=\sum\limits_{i=0}^n{n\choose i}u^{(i)}v^{(n-i)}\) Lagrange乘数法 给定\(n\)个变量\(x_1,\cdots,x_n\)，要求\(f\)在满足\(g_1,\cdots,g_m=0\)的条件下的极值。 令\(h=f+\sum\limits_{i=1}^m\lambda_ig_i\)，则\(f\)在满足\(g_1,\cdots,g_m
本篇是机器学习小组第五周的学习内容，内容主要摘录自以下学习链接： 降低损失 (Reducing Loss)：梯度下降法 https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/reducing-loss/gradient-descent?hl=zh_cn 机器学习必备的数学知识，一次学会 https://gitbook.cn/books/5dc2c406
去极值的方法，可以用均值加n倍的方差，来过滤，也可以用中位数加上下范围来过滤。如聚宽就提供了winsorize和winsorize_med等方法。 但我总觉得不合心意，第一，这个过程本来就是需要不断调整参数的，最好能够按照一定步长来取数据，逐条显示取出数据的数量，占比，方差等。此外，参数最好指定数据的
首先为了便于理解，补充梯度方向这一概念 借鉴网址：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1612682474674468619&wfr=spider&for=pc 首先我们来了解一下梯度的方向为什么会与等高线的切线方向垂直 图1. 梯度介绍图 假设我们有几何上的一个曲面S，曲面被平面c截出的曲线L的方程为：z = f(x,y),
在上一篇博客中，较为详细的介绍了在数据完全线性可分的情况下，构建SVM模型的目标，并将构建目标转化为最大化几何距离的优化过程，本篇就将介绍具体优化时的计算过程。还是一样的，先推荐几篇不错的博文，大家也可以参考链接中的文章学习。 关于凸优化问题 http://
Acm学习总结16 这次学习总结是关于三分法的这个三分法跟二分法有相似之处的。三分法的基本原理： 一个函数具有极值点，在给定的区间left到right之间存在极值点，mid=（left+right）/2; midmid=（mid+right）/2；如果mid靠近极值点，则right=midmid（就是极值点右侧靠近右端点的点）；如果midmid更靠近
高考数学二轮复习方法 1．导数日益成为解决问题必不可少的工具，利用导数研究函数的单调性与极值(最值)是高考的常见题型，而导数与函数、不等式、方程、数列等的交汇命题，是高考的热点和难点。 2．热点题型有：①利用导数研究函数的单调性、极值、最值；②利用导数证明不等式或探讨方程根；③
数学相关的知识： 集合 函数极限，导数，微分，偏导数 向量 正弦余弦定理 最小二乘法 矩阵，正交矩阵 集合：是指具有某种特定性质的事物的总体，组成集合的事物称为元素。 通常使用大写表示集合，小写表示元素；列举法，描述法 列举法：A={a1,a2,a3,...,an},a1∈A 描述法：B={x|x^2-1=0}，{x|x具有的
