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：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

matlab 算法 均值

说明：高斯混合模型和EM基于图像分割这是一个函数试图获取高斯混合模型，期望最大化（EM）算法，最大似然估计。它适用于数据集的任意尺寸。应用多种技术来避免这往往发生在高维数据的计算概率的浮点数的下溢的问题。另外，代码是经过精心设计，以高效利用vertorization和矩阵分解。这是一种广泛使用的算法。该算...

matlab 分割 图像 基于 GMMEM

说明：大地电磁测深是通过改变电磁场频率进行测深的一类电法分支方法，它利用电磁感应的趋肤效应，即高频电磁场穿透浅，低频电磁场穿透深，在场源和接收点间距不变的条件下，改变电磁场的频率来达到测深的目的。遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计...

说明：利用粒子群优化算法对不同类型的分布式发电机组进行优化配置和规模确定，以降低损耗和分布式发电成本

matlab

说明：遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

说明：粒子群优化算法源自对鸟群捕食行为的研究，最初由Kennedy和Eberhart提出，是一种通用的启发式搜索技术。一群鸟在区域中随机搜索食物，所有鸟知道自己当前位置离食物多远，那么搜索的最简单有效的策略就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。PSO 算法利用这种模型得到启示并应用于解决优化问题

说明：遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗产算法求解最值问题，本文给了详细的代码以供参考。

说明：遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法表问题是从代可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(indi...

说明：应用背景这个工具箱包括机器学习方法：基于稀疏编码的分类，基于字典的降维子字典学习，学习模型，线性回归和分类（LRC）。核l_1正则或（和）非负约束稀疏编码和字典学习模型在这个工具箱实现。 ；关键技术活动集，内点，近端，和分解方法来优化这些模型。目前的版本是1.9（2015年3月2日）。这个工具箱是免...

matlab SR 工具箱 稀疏 表示