Newton-Raphson method牛顿法公式推导

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

1
2

②用于凸优化

3

相关文章
|
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。
365 0
|
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)
657 0
最优化方法(最速下降、牛顿法、高斯牛顿法、LM算法)
|
机器学习/深度学习 Python
Lesson 2. 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法-1
Lesson 2. 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法-1
|
算法 Python 机器学习/深度学习
Lesson 2. 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法-2
Lesson 2. 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法-2
|
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
Lagrange、Newton、分段插值法及Python实现
最优化学习 拟牛顿法(Quasi-Newton Method)
最优化学习 拟牛顿法(Quasi-Newton Method)
最优化学习 拟牛顿法(Quasi-Newton Method)
零基础矩阵求导方法
零基础矩阵求导方法
109 0
|
机器学习/深度学习 算法 前端开发
三个臭皮匠赛过诸葛亮!白话Blending和Bagging
本文将主要介绍Aggregation Models,也就是把多个模型集合起来,利用集体的智慧得到最佳模型。
302 0
三个臭皮匠赛过诸葛亮!白话Blending和Bagging
|
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).
4061 1