牛顿方法 转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 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） ...
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2015-08-11 12:04:33
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2D-slam 激光slam: 开源代码的比较HectorSLAM Gmapping KartoSLAM CoreSLAM LagoSLAM
最近找到一篇论文比较了一下 目前ros下2D激光slam的开源代码效果比较:
详细参见论文: An evaluation of 2D SLAM techniques available in robot operating system
1. 算法介绍
A . HectorSLAM scan-matching(Gaussian-Newton equati...
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2015-08-10 01:56:20
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1643年1月4日，在英格兰林肯郡小镇沃尔索浦的一个自耕农家庭里，牛顿诞生了。牛顿是一个早产儿，出生时只有三磅重，接生婆和他的亲人都担心他能否活下来。谁也没有料到这个看起来微不足道的小东西会成为了一位震古烁今的科学巨人，并且竟活到了85岁的高龄。下面这个是有中文字幕的...中国的纪录片:
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2015-08-08 21:20:59
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newton板已出版。下面再组织我调试的一小方面，，蓝牙功能的实现和测试：转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wang_zheng_kai以下是我写的newton开发板中bluetooth阅读文档README的一部分。3.2. Bluetooth Function Test1....
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2015-08-07 09:20:25
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logistic 回归1.问题：在上面讨论回归问题时，讨论的结果都是连续类型，但如果要求做分类呢？即讨论结果为离散型的值。2.解答：
假设：
其中：
g(z)g(z)的图形如下：
由此可知：当hθ(x)h_\theta(x)<0.5时我们可以认为为0，反之为1，这样就变成离散型的数据了。
推导迭代式：利用概率论进行推导，找出样本服从的分布类型，利用最大似然法求出相应的θ\theta因此：...
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2015-08-05 18:33:10
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定义函数function y=f(x)y=f(x）。%函数f(x）的表达式endfunction z=h(x)z=h(x）。%函数h(x）的表达式end主程序x=X;%迭代初值i=0;%迭代次数计算while i0.01；%收敛推断X=x0;else breakendi=i+1;endfprintf...
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2015-07-10 10:54:34
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logistic 回归1.问题：在上面讨论回归问题时，讨论的结果都是连续类型，但如果要求做分类呢？即讨论结果为离散型的值。2.解答：
假设：
其中：
g(z)g(z)的图形如下：
由此可知：当hθ(x)h_\theta(x)<0.5时我们可以认为为0，反之为1，这样就变成离散型的数据了。
推导迭代式：利用概率论进行推导，找出样本服从的分布类型，利用最大似然法求出相应的θ\theta因此：...
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2015-06-21 09:24:34
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一、牛顿法
在博文“优化算法——牛顿法(Newton
Method)”中介绍了牛顿法的思路，牛顿法具有二阶收敛性，相比较最速下降法，收敛的速度更快。在牛顿法中使用到了函数的二阶导数的信息，对于函数，其中表示向量。在牛顿法的求解过程中，首先是将函数在处展开，展开式为：
其中，，表示的是目标函数在的梯度，是一个向量。，表示的是目标函数在处的Hesse矩阵。省略掉...
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编程语言 时间：
2015-05-19 22:37:25
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Lecture5： Bisection methods , Newton/Raphson, introduction to lists二分法，牛顿，拉复生方法，列表Bisection methods 二分法注意：
# bug: when x x = high eg.x=0.25 sqrt(x) = 0.5
# fix bug: high = max(x, 1...
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2015-05-19 16:41:21
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拟牛顿法(Quasi-Newton Methods)是求解非线性优化问题最有效的方法之一，于20世纪50年代由美国Argonne国家实验室的物理学家W. C. Davidon所提出来。Davidon设计的这种算法在当时看来是非线性优化领域最具创造性的发明之一。不久R.
Fletcher和M. J. D. Powell证实了这种新的算法远比其他方法快速和可靠，使得非线性优化这门学科在一夜之间突飞...
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编程语言 时间：
2015-04-26 21:14:19
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224
