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熵值法matlab代码-GDMethods:梯度下降法
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2021-05-25
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保守值法matlab代码GD方法 梯度下降法 说明:该存储库包含不同版本的梯度下降算法的实现。 版权所有(c)2020 Behrad Soleimani保留所有权利 接触: 日期:2020年4月25日 要求:在Matlab R2019a版本中实现,但应在大多数版本上运行。 内容: main.m:主脚本。 GradDescent.m:带有(回溯)线搜索的梯度下降。 GradDescent_BB.m:使用Barzilai-Borwein更新的梯度下降。 GradDescent_Nesterov.m: Nesterov加速梯度下降。 ProjGradDescent.m:投影梯度下降。 LipschitzEstimation.m: Lipschitz常数估计函数。 LogisticRegression.m: Logistic回归目标函数。 DualSVM.m:对偶软SVM目标函数。 说明:简单易用。 将所有代码下载到目录中并运行main.m,这将生成一个如下所述的示例。 要单独使用功能,请查看功能说明。 例子: 在此示例中,我们考虑带有二进制标签的逻辑回归问题。 为了校准样本,我们通过梯度下降
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GDMethods-master.zip (16个子文件)
GDMethods-master
Figs
GD.fig 34KB
SVM.jpg 12KB
GD.png 34KB
Loss.jpg 9KB
SVM.png 41KB
Plane.jpg 9KB
GradDescent.m 1KB
LICENSE 1KB
GradDescent_BB.m 1KB
DualSVM.m 915B
ProjGradDescent.m 2KB
README.md 3KB
LipschitzEstimation.m 629B
GradDescent_Nesterov.m 1KB
LogisticRegression.m 1KB
Main.m 2KB
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