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。-Conjugate gradient method (Conjugate Gradient) between the steepest descent between law and Newton'

1. SOH关于IMU进行姿态求解的C代码，里面包含了两套代码，分别是重力约束法求解和梯度下降法求解！-1. SOH IMU for attitude about solving the C code, which contains two sets of codes, which are bound by gravity and gradient descent method for solving method to solve!

最优化问题中的最速下降法，共轭梯度法，黄金分割法代码，为applied optimization with matlab programming书中源代码-Steepest descent method, conjugate gradient method, golden section method code

逻辑斯谛回归的python实现，主要是用的梯度下降法以及改进的随机梯度下降法实现-logit regression