对于几何造型内核OpenCASCADE，由于会涉及到大量的数值算法，如矩阵相关计算，微积分，Newton迭代法解方程，以及非线性优化的一些算法，如BFGS，FRPR，PSO等等用于多元函数的极值求解，所以这些数值算法的性能直接影响系统的性能。软件的性能优化是计算机软件开发过程中需要一直关注的重要因素... ...
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2016-07-31 14:18:32
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第一篇随笔，打算把搞过的东西整理一下～test～ 基于Rstudio与Markdown可以快速生成R语言报告，结果可直接发布在RPubs，当然，你应当注册一个RPubs账号。 先来一发已发布的报告【Genetic Linkage Model】，主要介绍了利用Newton-Raphson、EM、Gib ...
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2016-07-16 06:46:03
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方程：z^6-1=0; %f为求解的方程，df是导数，使用的时候用funchandler定义 %res是目标分辨率，iter是循环次数，(xc,yc)是图像的中心，xoom是放大倍数 %参数视自己需求增加或减少 function newton(f,df,res,iter,xc,yc,xoom) %一 ...
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2016-07-13 08:03:49
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在讲义《线性回归、梯度下降》和《逻辑回归》中我们提到可以用梯度下降或梯度上升的方式求解θ。在本文中将讲解另一种求解θ的方法：牛顿方法（Newton's method）。 牛顿方法（Newton's method） 逻辑回归中利用Sigmoid函数g(z)和梯度上升来最大化?(θ)。现在我们讨论另一个 ...
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2016-07-12 19:20:11
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1. Introduction Much like Newton's method is a standard tool for solving unconstrained smooth minimization problems of modest size, proximal algorithm ...
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2016-07-09 11:55:19
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Gauss-Newton算法是解决非线性最优问题的常见算法之一，最近研读DPPTAM开源项目代码，又碰到了，索性深入看下。本次讲解内容如下：基本数学名词识记牛顿法推导、算法步骤、计算实例高斯牛顿法推导(如何从牛顿法派生)、算法步骤、编程实例高斯牛顿法优劣总结一、基本概念定义1.非线性方程定义及最优化方法简述 指因变量与自变量之间的关系不是线性的关系，比如平方关系、对数关系、指数关系、三角函数关...
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2016-06-12 02:38:36
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Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法，梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一。梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(Steepest Descent)，可用于寻找函数的局部最小值。梯度下降的思路为，函数值在梯度反方向下降 ...
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2016-05-22 19:56:18
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Logistic Regression and Newton's Method 作业链接：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex4/ex4.h ...
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2016-05-09 20:37:40
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DFP算法是本科数学系中最优化方法的知识，也是无约束最优化方法中非常重要的两个拟Newton算法之一，上一周写了一周的数学软件课程论文，姑且将DFP算法的实现细节贴出来分享给学弟学妹参考吧，由于博客不支持数学公式，所以就不累述算法原理及推倒公式了。 DFP算法流程图 先给出DFP算法迭代流程图，总体 ...
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2016-04-25 22:39:06
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（一）牛顿法解最大似然估计 牛顿方法（Newton's Method）与梯度下降（Gradient Descent）方法的功能一样，都是对解空间进行搜索的方法。其基本思想如下： 对于一个函数f(x)，如果我们要求函数值为0时的x，如图所示： 我们先随机选一个点，然后求出该点的切线，即导数，延长它使之 ...
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2016-04-21 01:17:59
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