func main() { fmt.Println(sqrt(3)) } func sqrt(x float64)float64{ z := x for i := 0; i < 10 ; i++ { z = z - (z*z -x)/(2*z) } return z } 作为练习函数和循环的简单途径,用牛顿法实现开方函数. 在这个例子中,牛顿法是通过选择一个初始点 z 然后重复这一过程求 Sqrt(x) 的近似值: 为了做到这个,只需要重复计算 10 次,并且观察不同的值(1,2,3,……)是如…

1   If  for 后面没有小括号.后面的花括号,要在当前行,并且中间有内容,右花括号要单独一行. 因为go会格式化代码,自动插入分号. 2 函数和方法的区别: 方法需要有一个接受者(selector)实列的函数.这个实例必须在和方法同样的包中生命. func Add(a ,b int){ //函数 fmt.Println(a+b) } func (a myInt) Add (b myInt){ //方法 fmt.Println(a+b) } 参考文章:https://blog.csdn.n…

一直记不住这些算法的推导,所以打算详细点写到博客中以后不记得就翻阅自己的笔记. 泰勒展开式 最初的泰勒展开式,若  在包含  的某开区间(a,b)内具有直到n+1阶的导数,则当x∈(a,b)时,有: 令可得到如下式子: 泰勒展开式,我的理解就有两个式子.上述的是当x是标量时的展开式,当x是多元时可以根据以下公式进行推导: 舍去二阶项以上的项可以得到: 参考文献: 1. http://baike.baidu.com/link?url=E-D1MzRCjDi8qrlh2Cn64fwtz703bg-h…

Logistic Regression and Newton's Method 作业链接:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex4/ex4.html 数据是40个考上大学的小朋友和40个没有考上大学的小朋友在两次测验中的成绩,和他们是否通过的标签. 根据数据建立这两次测验与是否进入大学的二分类模型. 在二分类任务中,我们需要找到一个函数,来…

机器学习算法中经常碰到非线性优化问题,如 Sparse Filtering 算法,其主要工作在于求解一个非线性极小化问题.在具体实现中,大多调用的是成熟的软件包做支撑,其中最常用的一个算法是 L-BFGS.为了解这个算法的数学机理,这几天做了一些调研,现把学习过程中理解的一些东西整理出来. 目录链接 (1) 牛顿法 (2) 拟牛顿条件 (3) DFP 算法 (4) BFGS 算法 (5) L-BFGS 算法 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/…

机器学习算法中经常碰到非线性优化问题,如 Sparse Filtering 算法,其主要工作在于求解一个非线性极小化问题.在具体实现中,大多调用的是成熟的软件包做支撑,其中最常用的一个算法是 L-BFGS.为了解这个算法的数学机理,这几天做了一些调研,现把学习过程中理解的一些东西整理出来. 目录链接 (1) 牛顿法 (2) 拟牛顿条件 (3) DFP 算法 (4) BFGS 算法 (5) L-BFGS 算法 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/…

机器学习算法中经常碰到非线性优化问题,如 Sparse Filtering 算法,其主要工作在于求解一个非线性极小化问题.在具体实现中,大多调用的是成熟的软件包做支撑,其中最常用的一个算法是 L-BFGS.为了解这个算法的数学机理,这几天做了一些调研,现把学习过程中理解的一些东西整理出来. 目录链接 (1) 牛顿法 (2) 拟牛顿条件 (3) DFP 算法 (4) BFGS 算法 (5) L-BFGS 算法 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/…

(一)牛顿法解最大似然估计 牛顿方法(Newton's Method)与梯度下降(Gradient Descent)方法的功能一样,都是对解空间进行搜索的方法.其基本思想如下: 对于一个函数f(x),如果我们要求函数值为0时的x,如图所示: 我们先随机选一个点,然后求出该点的切线,即导数,延长它使之与x轴相交,以相交时的x的值作为下一次迭代的值. 更新规则为: 那么如何将牛顿方法应用到机器学习问题求解中呢? 对于机器学习问题,我们优化的目标函数为极大似然估计L,当极大似然估计函数取得最大时,其导…

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace 牛顿法计算根号下2的值 { class Program { static void Main(string[] args) { , b = , t = ; while (b - a > 0.0000001) { t = (a + b) / ; ==…

牛顿法 # coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def dataN(length):#生成数据 x = np.ones(shape = (length,3)) y = np.zeros(length) for i in np.arange(0,length/100,0.02): x[100*i][0]=1 x[100*i][1]=i x[100*i][2]=i + 1 + np.random.unifor…