Implement int sqrt(int x). Compute and return the square root of x. 1. 注意： 2. Newton's Method
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2016-03-13 17:28:41
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1、前言 a、本文主性最小二乘的标准形式，非线性最小二乘求解可以参考Newton法 b、对于参数求解问题还有另外一种思路：RANSAC算法。它与最小二乘各有优缺点： --当测量值符合高斯分布（或者说测量误差符合期望为0的高斯分布），使用最小二乘比较合适，可以获得比较稳定且很高的精度。 ...
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2016-03-08 10:33:38
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1、前言 a、对于工程问题，一般描述为：从一些测量值（观测量）x 中估计参数 p？即x = f(p)， 其中，x为测量值构成的向量，参数p为待求量，为了让模型能适应一般场景，这里p也为向量。 ...
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2016-03-07 09:00:02
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@IBAction func compute(sender: AnyObject) {
// 19*x^7-31*x^5+16*x^2+7*x-90=0
// newton迭代法求一元方程的解,最大求解范围[-100000,100000]
mytitle.stringValue="19*x^7-31*x^5+16*x^2+7*x-90=...
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2016-01-30 02:59:48
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1. BFS2. QuickSort3. principle of analysis, 1000 articles, so many factors, how to reduce factors.4. newton's method5. multiple thread synchronized6. ...
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2015-10-08 01:45:56
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回头再温习一下Andrew Ng的机器学习视频课，顺便把没写完的笔记写完。本节内容
牛顿方法
指数分布族
广义线性模型
之前学习了梯度下降方法，关于梯度下降（gradient descent），这里简单的回顾下【参考感知机学习部分提到的梯度下降(gradient descent)】。在最小化损失函数时，采用的就是梯度下降的方法逐步逼近最优解，规则为θ:=θ?η?θ?(θ)\theta := \the...
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2015-10-06 16:56:25
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代码 ?? ?新建文件 newton.m function [x k]=newton(f,df,x0,ep,N)
k=0;
while k<N
x=x0-feval(f,x0)/feval(df,x0);
if abs(x-x0)<ep break end
x0=x;
k+=1;
end
endfunction ? ?f ：...
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2015-09-01 18:38:21
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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最大化?(θ)的算法----牛顿方法。
牛顿方法是使用迭代的方法寻找使f(θ)=0的θ值，在这里θ是一个真实的值，不是一个参数，只不过θ的真正取值不确定。牛顿方法数学表达式为：
牛顿方法简单的理解方式...
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2015-08-17 08:50:05
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