1. 基本原理解释 2. 应用牛顿迭代法求根号 求√a 即求解方程：x² - a = 0 #define ABS(val) (((val)>0)?(val):(-(val))) double my_sqrt(double a) { double k = 1.0; while(ABS(k*k-a)>1 ...
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2020-04-18 10:14:46
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一、牛顿方法： 基本思想是利用迭代点$x_k$处的一阶导数(梯度)和二阶导数(Hessen矩阵)对目标函数进行二次函数近似，然后把二次模型的极小点作为新的迭代点，并不断重复这一过程，直至求得满足精度的近似极小值。 对于f(x)=0,求解x; 初始化$\theta$ ,然后一直迭代：$\theta^{ ...
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2020-01-30 23:00:59
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Hector slam： Hector slam利用高斯牛顿方法解决scan-matching问题，对传感器要求较高。 缺点：需要雷达（LRS）的更新频率较高，测量噪声小。所以在制图过程中，需要robot速度控制在比较低的情况下，建图效果才会比较理想，这也是它没有回环（loop close）的一个后 ...
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2018-09-30 12:43:14
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牛顿方法 本次课程大纲： 1、 牛顿方法：对Logistic模型进行拟合 2、 指数分布族 3、 广义线性模型（GLM）：联系Logistic回归和最小二乘模型 复习： Logistic回归：分类算法 假设给定x以为参数的y=1和y=0的概率： 求对数似然性： 对其求偏导数，应用梯度上升方法，求得： ...
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2018-01-31 20:20:58
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本节内容 牛顿方法 指数分布族 广义线性模型 之前学习了梯度下降方法，关于梯度下降（gradient descent），这里简单的回顾下【参考感知机学习部分提到的梯度下降(gradient descent)】。在最小化损失函数时，采用的就是梯度下降的方法逐步逼近最优解，规则为其实梯度下降属于一种优化 ...
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2017-06-08 00:19:59
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在上一篇中提到的Logistic回归是利用最大似然概率的思想和梯度上升算法确定θ，从而确定f(θ)。本篇将介绍还有一种求解最大似然概率?(θ)的方法，即牛顿迭代法。 在牛顿迭代法中。如果一个函数是，求解θ值使得f(θ)=0。在图1中可知， 图1 选择一个点，相应函数值为,并将相应的切线与x轴相交的点 ...
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2017-04-25 22:21:11
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本讲大纲： 1.牛顿方法(Newton’s method) 2.指数族(Exponential family) 3.广义线性模型(Generalized linear models) 本讲大纲： 1.牛顿方法(Newton’s method) 2.指数族(Exponential family) 3. ...
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2017-03-22 01:00:08
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本文讲解的是无约束优化中几个常见的基于梯度的方法，主要有梯度下降与牛顿方法、BFGS 与 L-BFGS 算法，无约束优化的问题形式如下，对于 $x \in \mathbb{R}^n$ ,目标函数为： \[\min_xf(x)\] 泰勒级数 基于梯度的方法都会涉及泰勒级数问题，这里简单介绍一下，泰勒级... ...
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2016-08-02 19:20:12
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在讲义《线性回归、梯度下降》和《逻辑回归》中我们提到可以用梯度下降或梯度上升的方式求解θ。在本文中将讲解另一种求解θ的方法：牛顿方法（Newton's method）。 牛顿方法（Newton's method） 逻辑回归中利用Sigmoid函数g(z)和梯度上升来最大化?(θ)。现在我们讨论另一个 ...
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2016-07-12 19:20:11
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