在上一篇中提到的Logistic回归是利用最大似然概率的思想和梯度上升算法确定θ,从而确定f(θ).本篇将介绍还有一种求解最大似然概率ℓ(θ)的方法,即牛顿迭代法. 在牛顿迭代法中.如果一个函数是,求解θ值使得f(θ)=0. 在图1中可知, 图1 选择一个点,相应函数值为,并将相应的切线与x轴相交的点记为,所以 ,依此类推可知牛顿迭代规律. 为了求得最大似然概率ℓ(θ).让,所以牛顿迭代方法确定最大似然概率的公式为: 在Logistic回归中,θ是一个向量. 因此公式可表示为: H是一个n*n的

转自利用牛顿迭代法自己写平方根函数sqrt 给定一个正数a,不用库函数求其平方根. 设其平方根为x,则有x2=a,即x2-a=0.设函数f(x)= x2-a,则可得图示红色的函数曲线.在曲线上任取一点(x0,f(x0)),其中x0≠0那么曲线上该点的切线方程为      (1-1) 求该切线与x轴的交点得      (1-2) 因为1-2式中x0作为分母,所以在之前限定了一下初始值不要选0.那么得到的这个与x轴的交点其实是最终要求得的x的一次逼近,我们再以这个x基准继续迭代就可以求得更逼近的x,

题目描述 有形如:ax3+bx2+cx+d=0 这样的一个一元三次方程.给出该方程中各项的系数(a,b,c,d 均为实数),并约定该方程存在三个不同实根(根的范围在-100至100之间),且根与根之差的绝对值>=1.要求由小到大依次在同一行输出这三个实根(根与根之间留有空格),并精确到小数点后2位. 提示:记方程f(x)=0,若存在2个数x1和x2,且x1<x2,f(x1)*f(x2)<0,则在(x1,x2)之间一定有一个根. 输入输出格式 输入格式: 一行,4个实数A,B,C,D. 输

Atitit 迭代法  "二分法"和"牛顿迭代法 attilax总结 1.1. ."二分法"和"牛顿迭代法"属于近似迭代法1 1.2. 直接法(或者称为一次解法),即一次性的快速解决问题,1 1.3. 最常见的迭代法是"二分法 牛顿法.还包括以下算法1 1.4.  二分法(dichotomie)1 1.5. 牛顿迭代法(Newton's method)又称为牛顿-拉夫逊(拉弗森)方法(Newton-Raphson method

参考: 0开方 是 0 1的开方式 1 2的开方式 1.4 3.的开方=(1.4+3/1.4)/2 牛顿迭代法:学习自 http://blog.csdn.net/youwuwei2012/article/details/34075241 public class Solution { public int sqrt(int x) { if(x==0)return 0; double pre=0; double cur=1; while(Math.abs(cur-pre)>0.000001) {

问题描述 给定三次函数f(x)=ax3+bx2+cx+d的4个系数a,b,c,d,以及一个数z,请用牛顿迭代法求出函数f(x)=0在z附近的根,并给出迭代所需要次数. 牛顿迭代法的原理如下(参考下图): 设xk是方程f(x)=0的精确解x*附近的一个猜测解,过点Pk(xk,f(xk))作f(x)的切线.该切线与x轴的交点比xk更接近方程的精确解程x*. 迭代公式为:xk+1= xk - f(xk)/f '(xk),当f(x)的绝对值足够小的时候即可结束迭代. 注意:对于本题给定函数f(x),f

  题目

高中好友突然问我一道这样的问题,似乎是因为他们专业要做一个计算器,其中的一道习题是要求计算器实现这样的功能. 整理一下要求:解aX + e^X = b 方程.解方程精度要求0.01,给定方程只有一解,a>0,b>0,0<X<20. 当被第一次问及这样一个问题的时候,我脑海里反映的第一个方法就是「牛顿迭代法(NewtonMethod」.然而自己算法功底太差了,从来没有真正去了解过牛顿迭代法,反正早晚都是要学的,正好便借着这个机会学习了一个. 我一直认为牛顿迭代法的效率应该是几个近似求

牛顿迭代法(Newton's Method) 简介 牛顿迭代法(简称牛顿法)由英国著名的数学家牛顿爵士最早提出.但是,这一方法在牛顿生前并未公开发表. 牛顿法的作用是使用迭代的方法来求解函数方程的根.简单地说,牛顿法就是不断求取切线的过程. 对于形如f(x)=0的方程,首先任意估算一个解x0,再把该估计值代入原方程中.由于一般不会正好选择到正确的解,所以有f(x)=a.这时计算函数在x0处的斜率,和这条斜率与x轴的交点x1. f(x)=0中精确解的意义是,当取得解的时候,函数值为零(即f(x)的

牛顿迭代法: 牛顿迭代法又称为牛顿-拉夫逊方法,它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法.多数方程不存在求根公式,因此求精确根非常困难,甚至不可能,从而寻找方程的近似根就显得特别重要.方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x) = 0的根.牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一,其最大优点是在方程f(x) = 0的单根附近具有平方收敛,而且该法还可以用来求方程的重根.复根,此时线性收敛,但是可通过一些方法变成超线性收敛.另外该方法广泛用于计算机编程中. 牛顿迭

利用迭代算法解决问题,需要做好以下三个方面的工作: 一.确定迭代变量 在可以用迭代算法解决的问题中,我们可以确定至少存在一个可直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量,这个变量就是迭代变量. 二.建立迭代关系式 所谓迭代关系式,指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系).迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键,通常可以使用递推或倒推的方法来完成. 三.对迭代过程进行控制 在什么时候结束迭代过程?这是编写迭代程序必须考虑的问题.不能让迭代过程无休止地执行下去.迭代过程的控制通常可分为两种情况

一:用迭代法求 x=√a.求平方根的迭代公式为:X(n+1)=(Xn+a/Xn) /2. #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> int main() { double x1, x2; float a; scanf("%f", &a); x2 = 1.0; do { x1 = x2; x2 = (x1 +

牛顿迭代法(Newton's Method) 简介 牛顿迭代法(简称牛顿法)由英国著名的数学家牛顿爵士最早提出.牛顿法的作用是使用迭代的方法来求解函数方程的根.简单地说,牛顿法就是不断求取切线的过程.对于形如f(x)=0的方程,首先任意估算一个解x0,再把该估计值代入原方程中.由于一般不会正好选择到正确的解,所以有f(x)=a.这时计算函数在x0处的斜率,和这条斜率与x轴的交点x1.f(x)=0中精确解的意义是,当取得解的时候,函数值为零(即f(x)的精确解是函数的零点).因此,x1比x0更加接

关键词:牛顿法.牛顿迭代法.牛顿切线法.牛顿-拉弗森方法 参考:牛顿迭代法-百度百科.牛顿切线法-百度文库数学学院.牛顿切线法数值分析.非线性方程(组)的数值解法.Latex入门 https://blog.csdn.net/ccnt_2012/article/details/81837154 一.牛顿切线法基本思想 背景 多数方程不存在求根公式(参考:伽罗瓦理论.一元五次方程求根公式),因此求精确根非常困难,甚至不可能,从而寻找方程的近似根就显得特别重要.方法使用函数的泰勒级数的前面几项来寻找方

Description Implement int sqrt(int x). Compute and return the square root of x. Example sqrt(3) = 1 sqrt(4) = 2 sqrt(5) = 2 sqrt(10) = 3 Challenge O(log(x)) 题意:求给定数的平方根,如果用一般的方法,例如二分法之类的,需要考虑一下int型的范围,别溢出.最好的方法时牛顿迭代法.代码如下: public class Solution { /**

UVA 10428 - The Roots option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&category=494&problem=1369&mosmsg=Submission+received+with+ID+13941229" target="_blank" style="">题目链接 题意:给定一个一元多次方程组,要求求出全部根 思路:利用牛顿迭代法

牛顿迭代法(简称牛顿法)由英国著名的数学家牛顿爵士最早提出.可是,这 一方法在牛顿生前并未公开发表(讨厌的数学家们还是鼓捣出来了) 牛顿法的作用是使用迭代的方法来求解函数方程的根. 简单地说,牛顿法就是不断求取切线的过程. 对于形如f(x)=0的方程,首先随意估算一个解x0,再把该预计值代入原方程中. 因为一般不会正好选择到正确的解.所以有f(x)=a.这时计算函数在x0处的斜率,和这条斜率与x轴的交点x1. f(x)=0中精确解的意义是,当取得解的时候.函数值为零(即f(x)的精确解是函数的零

2405: C语言习题 牛顿迭代法求根 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 562  解决: 317 题目描述 用牛顿迭代法求根.方程为ax3+bx2+cx+d=0.系数a,b,c,d的值一次为1,2,3,4,由主函数输入.求x在1附近的一个实根.求出根后由主函数输出.结果保留两位小数. 输入 系数a,b,c,d的值 输出 x在1附近的一个实根 样例输入 1 2 3 4 样例输出 -1.65 提示 主函数已给定如下,提交时不需要包含下述主函数 /* C代码 */ int

一.题目描述 描述: 计算一个数字的立方根,不使用库函数. 函数原型double getCubeRoot(double input) 输入: 待求解参数 double类型 输出: 输出参数的立方根,保留一位小数 样例输入: 216 样例输出: 6.0 二.解题报告 本题要求一个数的立方根的近似值,精确到小数点后的一位.这里使用 牛顿迭代法 求近似值. 牛顿迭代法,又称为牛顿-拉夫逊(拉弗森)方法(Newton-Raphson method),它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解

//牛顿迭代法! /* ============================================================ 题目:用牛顿迭代法求解3*x*x*x-2*x*x-16=0的近似解. ============================================================ */ #include<stdio.h> #include<math.h> #define E 1e-8 double hs(double x) {

//迭代法 /* ================================================================== 题目:牛顿迭代法求a的平方根!迭代公式:Xn+1=(Xn+a/Xn)/2. ================================================================== */ #include<stdio.h> #include<math.h> main() { float a,x0,x1;