产品
解决方案
文档与社区
权益中心
定价
云市场
合作伙伴
支持与服务
了解阿里云
AI 助理
备案
控制台
开发者社区
首页
探索云世界
探索云世界
云上快速入门,热门云上应用快速查找
了解更多
问产品
动手实践
官方博客
考认证
TIANCHI大赛
活动广场
活动广场
丰富的线上&线下活动,深入探索云世界
任务中心
做任务,得社区积分和周边
高校计划
让每位学生受益于普惠算力
训练营
资深技术专家手把手带教
话题
畅聊无限,分享你的技术见解
开发者评测
最真实的开发者用云体验
乘风者计划
让创作激发创新
阿里云MVP
遇见技术追梦人
直播
技术交流,直击现场
下载
下载
海量开发者使用工具、手册,免费下载
镜像站
极速、全面、稳定、安全的开源镜像
技术资料
开发手册、白皮书、案例集等实战精华
插件
为开发者定制的Chrome浏览器插件
探索云世界
新手上云
云上应用构建
云上数据管理
云上探索人工智能
云计算
弹性计算
无影
存储
网络
倚天
云原生
容器
serverless
中间件
微服务
可观测
消息队列
数据库
关系型数据库
NoSQL数据库
数据仓库
数据管理工具
PolarDB开源
向量数据库
热门
百炼大模型
Modelscope模型即服务
弹性计算
云原生
数据库
云效DevOps
龙蜥操作系统
平头哥
钉钉开放平台
物联网
大数据
大数据计算
实时数仓Hologres
实时计算Flink
E-MapReduce
DataWorks
Elasticsearch
机器学习平台PAI
智能搜索推荐
数据可视化DataV
人工智能
机器学习平台PAI
视觉智能开放平台
智能语音交互
自然语言处理
多模态模型
pythonsdk
通用模型
开发与运维
云效DevOps
钉钉宜搭
支持服务
镜像站
码上公益
开发者社区
云计算
文章
正文
Newton-Raphson method牛顿法公式推导
2018-10-19
3342
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。
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
revolution2u
目录
相关文章
算精通
|
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。
算精通
299
0
0
xchwang1998
|
算法
定位技术
最优化方法(最速下降、牛顿法、高斯牛顿法、LM算法)
最优化方法(最速下降、牛顿法、高斯牛顿法、LM算法)
xchwang1998
598
0
0
heda3
|
BI
统计学习--最大似然和贝叶斯估计的联系
概率是已知模型和参数,推数据;统计是已知数据,推模型和参数
heda3
109
0
0
玩机器学习的章北海-13621
|
数据挖掘
Serverless
Python
Lagrange、Newton、分段插值法及Python实现
Lagrange、Newton、分段插值法及Python实现
玩机器学习的章北海-13621
399
0
0
皮卡丘敲级可爱
最优化学习 牛顿法(Newton’s method)
最优化学习 牛顿法(Newton’s method)
皮卡丘敲级可爱
99
0
0
皮卡丘敲级可爱
|
算法
最优化学习 拟牛顿法(Quasi-Newton Method)
最优化学习 拟牛顿法(Quasi-Newton Method)
皮卡丘敲级可爱
245
0
0
citibank
|
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。
citibank
4508
0
1
yabmarlboro
|
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).
yabmarlboro
4005
1
1
白尔摩斯
|
机器学习/深度学习
算法
02 SVM - 拉格朗日乘子法
白尔摩斯
1460
0
0
revolution2u
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。
revolution2u
2938
0
0
热门文章
最新文章
1
2017双11交易系统TMF2.0技术揭秘,实现全链路管理
2
Stable Diffusion云端部署只需三步, 不吃电脑配置, 模型快速部署
3
带你读《中台战略:中台建设与数字商业》之四:全面解读中台
4
ssh Permission denied (publickey,password).
5
【视频点播最佳实践】使用OSS SDK上传视频到点播
6
java 读取音频/视频 文件时长
7
IoT生态构建:AIoT认证设备中心
8
检查两个数据库里的表名、字段是否一致的一种方法
9
编程修养(四)
10
zabbix snmp 常见OID
1
Java的抽象详解
228
2
Java的封装详解
207
3
Java的封装详解
206
4
软考中项-学习第一天
134
5
使用VSCode搭建UniApp + TS + Vue3 + Vite项目
42
6
剖析 Redis List 消息队列的三种消费线程模型
29
7
2024外滩大会 AI+ | AI大咖说
28
8
【题解】—— LeetCode一周小结36
19
9
关于粒子滤波的解析
21
相关课程
更多
【算法实战】11. K-Means(K-均值)聚类算法
【算法实战】5. Logistic回归算法
【算法实战】9. 线性回归算法
【算法实战】2. K近邻算法
相关电子书
更多
ADMM
低代码开发师(初级)实战教程
阿里巴巴DevOps 最佳实践手册
下一篇
对象存储 OSS 如何创建 bucket|学习笔记