说明:最速下降法是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失...
说明:应用背景长期以来,模型式的方法和认识性的方法之间的界限分得十分清楚。而偏最小二乘法则把它们有机的结合起来了,在一个算法下,可以同时实现回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)。这是多元统计数据分析中的一个飞跃。关键技术作为一个多元线性回归方法,...
说明:全息术的过程,无论是模拟的还是数字的, 总是包括在全息平面上生成的一个复数光场,即在波前重建过程中想要在生成的光场。使用数字计算机计算光场,有傅里叶全息图和菲涅尔全息图,根据公式写出
说明:WLAN仿真-系统参数配置 系统参数主要分为2类: 一类是可以配置的,可以根据使用者的需求改变的参数 1)你打算让这个仿真跑多少个OFDM符号? 2)你打算采用什么样的调制方式? 3)你打算让你的系统跑在什么样的环境下,AWGN?Rayleigh fading? ...
说明:梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函...