matlab用最速下降法(梯度法)計算Rosenbrock函數(shù)，求程序代碼？Rosenbrock函數(shù)實現(xiàn)代碼：CLC，clear allformat long gx0=[00]樂趣=@funcgfun

matlab用最速下降法(梯度法)計算Rosenbrock函數(shù)，求程序代碼？

Rosenbrock函數(shù)實現(xiàn)代碼：CLC，clear allformat long gx0=[00]樂趣=@funcgfun=@gfunc[x，Val，k]=grad（fun，gfun，x0）%最速下降法（梯度法）目標函數(shù)f=func（x）f=100*（x（1）^2-x（2））^2（1-x（1））^2末級梯度函數(shù)g=gfunc（x）g=[400*x（1）*（x（1）^2-x（2））-x（2）2*（x（1） -200*（x（1）^2-x（2））]如果最終運行結(jié)果有任何問題，請向我發(fā)送私人消息。用GA（）得到的Rosenbrock函數(shù)的結(jié)果與用上述方法得到的結(jié)果接近。

人工智能可以實現(xiàn)智能垃圾分類嗎？

這是一個非常好的問題。誠然，人工智能完全可以實現(xiàn)垃圾分類，但它并不是在混合垃圾分類，而是代替人們按分類挨家挨戶收集垃圾，而且每個家庭都可以交納一定的費用。

機器學(xué)習(xí)算法工程師面試需要做那些準備？

1. 工業(yè)中的大型模型基本上都是logistic區(qū)域和線性區(qū)域，因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的，并行推導(dǎo)對于理解LR是如何并行的是非常重要的

2。其次，常用的機器學(xué)習(xí)算法，如SVM、gbdt、KNN等，應(yīng)該了解其原理，能夠在壓力下快速響應(yīng)。算法的優(yōu)缺點和適應(yīng)場景應(yīng)基本清楚

3基本算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)應(yīng)熟練，鏈表二叉樹、快速行合并、動態(tài)返回等

另外，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練（非凸問題）中，大多采用梯度下降法。梯度下降法和擬牛頓法可以用來訓(xùn)練logistic回歸（凸問題）模型。

在機器學(xué)習(xí)任務(wù)中，必須最小化損失函數(shù)L（θ）Lleft（thetaright）L（θ），其中θthetaθ是要求解的模型參數(shù)。梯度下降法和牛頓/擬牛頓法都是迭代法。梯度下降法是梯度法，而牛頓法/擬牛頓法是由二階Hessian矩陣的逆矩陣或偽逆矩陣求解的。

梯度下降法與牛頓法的比較