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梯度法、精确牛顿法与非精确牛顿法在逻辑回归损失函数最小化中的应用（Matlab示例）

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简介：
本文通过Matlab编程，探讨了梯度下降法、精确和非精确牛顿法在逻辑回归中优化损失函数的应用效果，对比分析各方法的收敛速度与效率。 江如俊教授的最优化方法课程习题包括固定步长梯度法、回溯线搜索、精确牛顿法和非精确牛顿法的应用实例，用于解决逻辑回归损失函数最小值问题，并提供了相应的Matlab代码。这些内容适合学习最优化理论中的梯度法和牛顿法。相关博客详细介绍了上述方法的具体应用案例及实现过程。

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  • 梯度法、精确牛顿法与非精确牛顿法在逻辑回归损失函数最小化中的应用（Matlab示例）
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    本文通过Matlab编程，探讨了梯度下降法、精确和非精确牛顿法在逻辑回归中优化损失函数的应用效果，对比分析各方法的收敛速度与效率。 江如俊教授的最优化方法课程习题包括固定步长梯度法、回溯线搜索、精确牛顿法和非精确牛顿法的应用实例，用于解决逻辑回归损失函数最小值问题，并提供了相应的Matlab代码。这些内容适合学习最优化理论中的梯度法和牛顿法。相关博客详细介绍了上述方法的具体应用案例及实现过程。
     
  • Python中实现逻辑回归梯度下降与牛顿法.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python编程语言实现逻辑回归算法中的梯度下降和牛顿法的具体代码示例。适合数据科学初学者研究和学习优化方法在分类问题上的应用。 梯度下降法Logistic回归以及牛顿法的Python实现代码在一个压缩文件中提供。
     
  • 最速下降法、共轭梯度法、牛顿法与拟牛顿法
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    本文介绍了四种优化算法：最速下降法、共轭梯度法、牛顿法及拟牛顿法，探讨了它们的工作原理和应用场景。 掌握最速下降法、共轭梯度法、牛顿法及拟牛顿法的计算步骤；分析并比较这些搜索方法各自的优缺点。
     
  • 用Python牛顿法实现逻辑回归(Logistic Regression)
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    本简介介绍如何使用Python编程语言和数值计算方法中的牛顿法来实现逻辑回归算法。通过具体的代码示例讲解了模型构建、优化及应用过程，适合初学者学习。 本段落采用的训练方法是牛顿法（Newton Method）。代码如下： ```python import numpy as np class LogisticRegression(object): 逻辑回归分类器，使用牛顿法进行训练 def __init__(self, error: float = 0.7, max_epoch: int = 100): :param error: 浮点数，默认为0.7。表示新旧权重之间距离的阈值。 :param max_epoch: 整数，默认为100。训练的最大迭代次数。 ```
     
  • 非精确光滑牛顿法解决约束优化问题
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    简介：本文提出了一种基于非精确光滑牛顿法的方法来有效求解约束优化问题。通过引入光滑技术改进算法性能，针对大规模和复杂约束条件下的优化问题提供了有效的解决方案。 本段落针对不等式约束问题提出了一种基于Kanzow光滑函数的非精确光滑牛顿法。在该方法中，我们利用了约束问题解的Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件及变分不等式。
     
  • 修正牛顿法的Matlab程序.zip_修正牛顿_修正牛顿法_最速下降法_牛顿法
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    本资源提供了一个使用MATLAB实现的修正牛顿法代码，结合了传统的牛顿法和最速下降法的优点。适合解决非线性优化问题，适用于科研与学习。 牛顿法可以通过与最速下降法结合进行修正，从而构造出所谓的“牛顿-最速下降混合算法”。
     
  • 最小二乘法与高斯牛顿法在函数拟合中的应用
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    本文探讨了最小二乘法及高斯-牛顿算法在非线性函数拟合中的应用原理和步骤，通过对比分析其优缺点，为实际问题求解提供有效策略。 使用最小二乘法拟合一个指数函数和一个抛物线可以成功运行并得到结果，同样可以用高斯-牛顿法实现。
     
  • 优化方法探究：拟牛顿法、高斯-牛顿法、LM法与共轭梯度法
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    本研究聚焦于四种经典优化算法——拟牛顿法、高斯-牛顿法、LM法及共轭梯度法，深入探讨其原理和应用，并比较各自优劣。 无约束最优化问题典型算法的MATLAB代码
     
  • 牛顿法与阻尼牛顿法的MATLAB实现方法优化
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    本文探讨了牛顿法和阻尼牛顿法在求解非线性方程组中的应用，并通过MATLAB编程实现了这两种算法的优化，旨在提高数值计算效率。 本段落介绍了牛顿法和阻尼牛顿法在MATLAB中的实现方法，代码由本人编写。如需使用，请自行下载相关文件，并运行run.m文件。欢迎各位讨论交流。
     
  • Python中利用梯度下降与牛顿法求解Rosenbrock函数极小值示例
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    本示例展示了如何使用Python编程语言中的梯度下降和牛顿法优化算法来寻找Rosenbrock函数的局部最小值，提供了相关代码实现。 本段落主要介绍了如何使用Python通过梯度下降法和牛顿法来寻找Rosenbrock函数的最小值，并提供了相关实例供参考。希望能对大家有所帮助。