牛顿法的用处，①求解方程的根，用一阶泰勒展开；②用于凸优化，用二阶泰勒展开。
①求解方程的根
②用于凸优化
Newton-Raphson method牛顿法公式推导
2018-10-19
3270
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
牛顿法的用处，①求解方程的根，用一阶泰勒展开；②用于凸优化，用二阶泰勒展开。
目录
相关文章
|
8月前
|
机器学习/深度学习
搜索推荐
高斯-马尔科夫定理（Gauss-Markov theorem）
高斯-马尔科夫定理（Gauss-Markov theorem），也称为高斯-马尔科夫定理（Gauss-Markov theorem）或线性最小二乘定理（linear least squares theorem），是统计学中一个重要的定理，它描述了在一些假设条件下，普通最小二乘估计（Ordinary Least Squares, OLS）是线性回归模型中最优的无偏估计。
176
0
0
|
算法
Python
|
数据挖掘
Serverless
Python
|
算法
Gradient Descend 梯度下降法公式推导
通过求偏导的方式，求解多元函数，比较困难，可以用近似求解的方式，求解最大/最小值。即用迭代法求解x_{k+1}与前一个变量 x_k关系。
2536
0
0
|
Python
MCMC(一)蒙特卡罗方法
1. MCMC概述从名字我们可以看出，MCMC由两个MC组成，即蒙特卡罗方法（Monte Carlo Simulation，简称MC）和马尔科夫链（Markov Chain ，也简称MC）。要弄懂MCMC的原理我们首先得搞清楚蒙特卡罗方法和马尔科夫链的原理。
4477
0
1
|
人工智能
BI
最小二乘法-公式推导
基本思想
求出这样一些未知参数使得样本点和拟合线的总误差（距离）最小
最直观的感受如下图（图引用自知乎某作者）
而这个误差（距离）可以直接相减，但是直接相减会有正有负，相互抵消了，所以就用差的平方
推导过程
1 写出拟合方程y=a+bxy=a+bx
2 现有样本(x1,y1),(x2,y2).
3927
1
1
Machine Learning：最小二乘法数学原理及简单推导
Machine Learning：最小二乘法数学原理及简单推导
假设给定一系列散列值（数据集）记为D={（x1,y1），（x2，y2），（x3，y3），，，（xn，yn）}，找到一个函数y=ax+b（也可记得f(x)=ax+b）使得f(x)函数尽可能拟合D。
1188
0
0