线性规划、梯度下降、正规方程组——斯坦福ML公开课笔记1-2

作者看Ng的机器学习公开课并记录笔记,认为自己总结并分享能加深理解。因在优快云博客写公式困难,将笔记全做成图片上传。前1 - 2个视频笔记内容包括线性规划、最小二乘法,以及求解最小二乘法的梯度下降和正规方程组算法。

转载自:http://blog.youkuaiyun.com/xinzhangyanxiang/article/details/9101621

最近在看Ng的机器学习公开课,Ng的讲法循循善诱,感觉提高了不少。该系列视频共20个,每看完一个视频,我都要记录一些笔记,包括公式的推导,讲解时候的例子等。按照Ng的说法,公式要自己推理一遍才能理解的通透,我觉得自己能够总结出来,发到博客上,也能达到这个效果,希望有兴趣的同学要循序渐进,理解完一个算法再开始学另外一个算法,每个算法总结一遍,虽然看起来很慢,但却真正的理解了,所谓虽慢实快者也。

由于csdn博客上写公式实在是太难弄了,如果一个公式一个公式的转成图片传上来,反而是排版很差。所以索性全部弄成图片传上来,虽然这样不利于SEO,但是在csdn这个平台下,相信还是会有很多人看到我的博客的,希望能对读者有所帮助。

第1-2个视频的笔记如下,主要的内容包括线性规划、最小二乘法,求解最小二乘法的梯度下降算法与正规方程组算法。







【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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