迭代
演算法必須
收斂，所
產生的極
小化序列
xk具有
這樣的性
質：或者
序列中的
某一點就
是極小點
x∗；或
者序列收
斂於極小
點x∗,
即滿足迭
代演算法必
須收斂，
所產生的
極小化序
列xk具
有這樣的
性質：或
者序列中
的某一點
就是極小
點x∗；
或者序列
收斂於極
小點x∗
,即滿足
容易證明這是一
個下降序
列。若取
初始點x
0>1,
則所有x
k>1,
因此迭代
序列不可
能收斂到
極小點；
但若取初
始點x0
≤1,則
極小化序
列會收斂
到極小點
0.容易證
明這是一
個下降序
列。若取
初始點x
0>1,
則所有x
k>
迭代演算法必須
收斂，所
產生的極
小化序列
xk具有
這樣的性
質：或者
序列中的
某一點就
是極小點
x∗；或
者序列收
斂於極小
點x∗,
即滿足迭
代演算法必
須收斂，
所產生的
極小化序
列xk具
有這樣的
性質：或
者序列中
的某一點
就是極小
點x∗；
或者序列
收斂於極
小點x∗
,即滿足
容易證明這是一
個下降序
列。若取
初始點x
0>1,
則所有x
k>1,
因此迭代
序列不可
能收斂到
極小點；
但若取初
始點x0
≤1,則
極小化序
列會收斂
到極小點
0.容易證
明這是一
個下降序
列。若取
初始點x
0>1,
則所有x
k>
不動點迭代以及其收斂性
所謂迭代就是反覆使用執行某乙個過程，並且用本次執行該過程的結果作為下一次執行的起點，不斷推進，直到得到滿足要求的結果。在使用計算機解非線性方程，尤其三次及以上的非線性方程 因為二次方程的求根公式很簡單，可以輕易得到根 時，如果利用求根公式的話，求根公式本身只是完成了降次，還需要進行消元才能得出結果。...
再論EM演算法的收斂性和K Means的收斂性
標籤 空格分隔 機器學習 最近被一波波的筆試 面試淹沒了，但是在有兩次面試時被問到了同乙個問題 k means演算法的收斂性。在網上查閱了很多資料，並沒有看到很清晰的解釋，所以希望可以從k means與em演算法的關係，以及em演算法本身的收斂性證明中找到蛛絲馬跡，下次不要再掉坑啊。l mi 1 l...
交錯級數收斂性判斷
設 a 0 為常數，則級數 sum fracn a n 的收斂性如何？解 由 u frac a n frac n sim frac n to infty 知該級數非絕對收斂。設 f x x frac x 則 f x 1 frac x ln frac 1 frac 極限 lim f x 1 lim f...