梯度下降

实现梯度下降法的 Matlab 程序，需要输入具体参数。

梯度下降法是一种优化算法，用于寻找系统模型中系数的最佳值。通过迭代过程，算法调整系数，最小化目标函数，通常是平方误差函数。展示了使用梯度下降法对随机生成的数据进行建模的具体实现。此外，我们探索了不同学习率技术对模型拟合效果的影响。

介绍了在Matlab中使用随机梯度下降（SGD）算法优化期权预算的方法。该方法是基于L. Bottou的SGD和Inria的JSGD的变体，允许用户通过接口选择任意目标函数进行优化（类似于Schmidt的minFunc）。提供的源代码和示例展示了如何使用softmax目标函数进行实现。相比于传统的梯度下降（GD）方法，SGD能够更有效地处理大规模数据集，并减少计算梯度的负担。

线性回归是预测连续型目标变量的方法，通过拟合最佳线性关系来进行预测。在Python中，使用sklearn库非常便捷。数据准备是线性回归的基础步骤之一。在这个示例中，我们创建了简单的二维数据集，并进行了模型训练和预测。模型训练后，评估模型的性能可以使用score()方法来衡量模型的决定系数（R^2），它衡量了模型预测值与实际值之间的吻合程度。

运用 C++ 实现梯度下降算法，为机器学习项目提供解决方案。

fmin_adam是来自Kingma和Ba的Adam优化算法，它使用自适应学习率的梯度下降，并对每个参数单独应用Momentum。Adam设计用于解决随机梯度下降问题，适合在使用小批量数据估计每次迭代的梯度时，或在随机dropout正则化的情况下使用。有关用法，请参考以下格式： [x, fval, exitflag, output] = fmin_adam(fun, x0, stepSize, beta1, beta2, epsilon, nEpochSize, options] 有关详细参考，请查看功能帮助。GitHub存储库中包含多个示例： [https://github.com/Dyla

用户画像的用户流失标签设计，多人理解得不太对。不是标签越多越细就越有用，关键是能不能业务问题。这篇文章用 Python 跑了个Rosenbrock 函数最小值的例子，把梯度下降和牛顿法讲得挺明白。虽然是数学优化的案例，但你一看就懂标签设计里“滞后性”和“预测性”的差别了，挺有意思的。代码不长，逻辑清晰，看完你会对画像标签有不一样的理解。哦对，后面还讲了性别预测怎么用贝叶斯推断，像“建军”“晓晶”这种名字都考虑进来了，蛮细致。

在Andrew NG的《机器学习》课程中，介绍了Matlab中针对单变量和多变量线性回归的矢量化实现，包括使用梯度下降和正则方程方法。回归问题是在预测项目销售量等需求中的应用，通过成本函数J(theta)优化参数theta以使假设函数h(x)尽可能接近实际输出y。梯度下降算法和Normal方程分别提供了基于数据拟合的优化路径。

GA 优化的 BP 神经网络训练代码，结合了经典的 BP 神经网络和进化策略的精华，用起来还蛮顺手的。原始 BP 网络虽然挺常见，但容易卡在局部最优上，调参体验也比较玄学。这里用遗传算法来优化初始权重，搭配带动量的梯度下降训练，整体表现比裸 BP 强多了。 Excel 数据的预也得比较规范：200 组数据分成训练集和测试集，还做了标准化。代码里头也都写清楚了，逻辑清晰，新手看着也不会懵。关键流程像适应度函数设计、交叉变异操作都有写得比较清楚，而且你也可以方便地套自己的数据进去跑。 代码用的是 MATLAB，嗯，界面友好，跑起来也不费劲。适合对神经网络和遗传算法都有点基础，但还在摸索怎么把它俩组

这份MATLAB代码包含了雅各比迭代的原型实现，以及用于生成算法收敛图的脚本。详细设置说明可在文件夹SETTING-UP中找到，包括所需库的下载指南、代码位置及构建运行的步骤。matrix_list.txt列出了代码所用矩阵的清单。编辑此文件以自定义矩阵列表，并执行cd matrices/download.sh下载矩阵及其对应的右侧向量。要在所有矩阵上运行算法，请执行cd data/produce_data.sh。该脚本将输出保存在data/文件夹中。算法的线程数和MIS_PER_EPOCH参数在produce_data.sh中定义，后者决定了主要迭代次数与每个时期的评估频率。使用make_p