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：最速下降法是一种沿着N维目标函数的负梯度方向搜索最小值的方法。该程序是用最速下降法求无约束最优化解。

最小梯度法 梯度下降 无约束函数 梯度下降法 函数最优值

说明：系统辨识辅助变量法、最小二乘法，递推最小二乘法，极大似然估计法、随机梯度法等matlab程序。

系统辨识辅助变量法 最小二乘法 递推最小二乘法 极大似然估计法 随机梯度法

说明：用matalab实现共轭梯度法求函数最小值

共轭梯度法 函数最小值

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：采用波束成形技术的BER计算，包括随机梯度算法，相对梯度算法，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,D-S证据理论数据融合，对信号进行频谱分析及滤波，重要参数的提取。

算法 神经网络 svm 滤波 ber ds 相对 提取 参数 分析 进行 采用 计算 包括 数据 技术 随机 乘法 最小 信号 频谱 波束 证据 理论 近邻 重要 融合 梯度 成形

说明：计算梯度下降法计算极值，只能找到局部最小点。可以通过调整步长实现全局最小

梯度下降-最小 梯度下降法 gradient-descent 梯度下降 find-minimum-matlab

说明：matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 ...

极值优化 梯度下降 约束-粒子群 最优乘子法 最优化算法

说明：matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 ...

极值优化 梯度下降 约束-粒子群 最优乘子法 最优化算法

说明：解决了最小无约束优化问题，步长由ARmijo非精确一维搜索生成，迭代方向分别由最速下降法，阻尼牛顿法，共轭梯度法，拟牛顿法(BFGS)产生。

最小无约束优化 优化算法 阻尼牛顿法 共轭梯度法 拟牛顿法