说明：共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各...

newton-step 矩阵求逆 gradient-in-matrix 解方程组

说明：自己编的，基于自然梯度的盲源分离算法，如果想对自然梯度有所了解，可以参考Amari的经典文章。网络上一搜就行。-own series, based on the natural gradient algorithm blind source separation, if you want to un...

matlab

说明：这是一个压缩传感方面的Gradient Projection for Sparse Reconstruction工具包。

sparse-sensing Projection-gradient reconstruction GPSR_Basic--matlab sensing

说明：Road extraction by gradient density

road road-extraction code_new extraction road--extraction

说明：这是最简洁，注释得最好的HOG(Histogram Oriented Gradient)算法的matlab实现。可用于行人识别和物体跟踪。

matlab-行人识别 行人跟踪-matlab matlab行人跟踪 matlab--HOG hog-matlab

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...

最速下降法 梯度下降 gradient-descent 最小二乘问题 最小中值法

说明：在数字图像处理中，很多算法是在图像的梯度域完成的。图像融合中有一部分也是在梯度域的基础上进行的，并且取得了较好的效果。该代码是在梯度域的基础上实现了图像的重建、图像的泊松融合和混合梯度的图像融合，并实现了将彩色图像灰度化后的图像保留了原有色彩的对比信息。

梯度域 图像融合

说明：共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各...

非线性方程组 矩阵求逆 idealfo 最优控制 newton-step

说明：用MATLA实现机器学习中的批处理梯度下降法和随机梯度下降法

第一梯度-bat 梯度 gradient-descent 梯度下降法 随机梯度下降

说明：共轭梯度法编程.共轭梯度法是共轭方向法的一种依赖于迭代点的负剃度而构造出来的-Conjugate gradient method programming. Conjugate gradient method is a conjugate direction method relies on an i...

matlab 梯度 法共