拟牛顿法

机器学习 - 各种优化器 optimizer

先修知识：牛顿法和拟牛顿法可以看我之前写的文章：https://blog.csdn.net/weixin_41332009/article/details/1131120261.梯度下降法(GradientDescent
愉贵妃珂里叶特氏海兰·2022-10-15 07:53

【机器学习】梯度下降法与牛顿法【Ⅰ】梯度下降法概述

【机器学习】梯度下降法与牛顿法【Ⅰ】梯度下降法概述【机器学习】梯度下降法与牛顿法【Ⅱ】牛顿法与修正牛顿法【机器学习】梯度下降法与牛顿法【Ⅲ】拟牛顿法1.梯度下降法梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值
不牌不改·2022-09-30 13:47

机器学习几种常见优化算法介绍

机器学习几种常见优化算法介绍https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/789491451.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法
weixin_30275415·2022-08-26 07:00

机器学习中常见的几种优化方法

Poll的笔记，原文链接为：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4751804.html#rd，尊重原创阅读目录1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法
天泽28·2022-08-26 07:59

几种常见的机器学习优化算法

阅读目录1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）3.共轭梯度法（ConjugateGradient）4
海上攻城狮·2022-08-26 07:22

机器学习中几种常见的优化方法

Poll的笔记，原文链接为：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4751804.html#rd，尊重原创阅读目录1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法
bonnie386·2022-08-26 07:13

Logistic回归模型：常用参数优化方法总结

前言Logistic模型常用的参数优化方法有，梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法，坐标轴下降法等。
小·幸·运·2022-07-22 11:22

机器学习&深度学习相关面试

precision和recallAUC解释梯度的概念SGD,Momentum,Adagrad,RMSProp,Adam原理优化算法的常用tricksL1不可导的时候该怎么办为什么L1和L2正则化可防止过拟合PCA拟牛顿法的原理处理分类问题常用算法交叉熵公式
玦☞·2022-06-01 07:22

深度学习笔记之优化算法

1.1.1随机梯度下降(SGD)1.1.2动量1.2自适应学习率算法1.2.1AdaGrad1.2.2RMSProp1.2.3Adam1.2.4其他优化算法：AdaMaxNadamAMSGrad1.3牛顿法拟牛顿法
刘皮狠·2022-05-31 07:05

MATLAB求解非线性方程组的五种方法

MATLAB求解非线性方程组的五种方法求解线性方程分为两种方法–二分法和迭代法常见的方法一共有5种二分法迭代法牛顿法割线法拟牛顿法Halley法使用条件二分法需要知道两个自变量，分别是一个根的两侧牛顿法迭代法是最常用的方法
翼达口香糖·2022-03-06 07:58

拟牛顿法的原理

多元函数的泰勒展开式image-20200403212859301.png牛顿法牛顿法是梯度下降法的进一步发展，梯度利用目标函数的一阶偏导数信息，以负梯度方向作为搜索方向，只考虑目标函数在迭代点的局部性质；而牛顿法不仅使用目标函数的一阶偏导数，还进一步利用目标函数的二阶偏导数，这样就考虑了梯度变化的趋势，因而能更全面的确定合适的搜索方向以加快收敛，它具有二阶收敛速度（即牛顿法在选择方向时，不仅会考
callme周小伦·2022-02-22 01:55

机器学习、深度学习 面经（未完待更）

（字节）Q.GDBT，XGB，LGB之间的区别和联系（字节）DLQ.神经网络为啥不用拟牛顿法而是用梯度下降？（为什么深度学习不用二阶的优化算法?）
大白羊_Aries·2022-02-11 07:53

深入浅出最优化(4) 拟牛顿法

1拟牛顿法的数学基础对于牛顿法，我们保留其快速收敛性，同时克服牛顿法黑森矩阵需要正定的问题以及避免计算黑森矩阵以减少计算量，我们提出了拟牛顿法。
HarmoniaLeo·2022-01-18 00:47

最大熵模型 (maximum entropy model)

最大熵模型的更一般形式小例子极大似然估计最大熵模型的极大似然函数最大熵模型的对偶函数极大似然估计与对偶函数极大化模型学习的最优化算法改进的迭代尺度法(improvediterativescaling,IIS)拟牛顿法最大熵原理最大熵原理是概率模型
连理o·2021-10-14 16:55

机器学习入门之 — 梯度下降，牛顿法，拟牛顿法

梯度下降法梯度下降法用来求解目标函数的极值。这个极值是给定模型给定数据之后在参数空间中搜索找到的。迭代过程为：梯度下降方法的问题：每一步走的距离在极值点附近非常重要，如果走的步子过大，容易在极值点附近震荡而无法收敛。解决办法：将alpha设定为随着迭代次数而不断减小的变量，但是也不能完全减为零。牛顿法牛顿法是为了求解函数值为零的时候变量的取值问题的，具体地，当要求解f(θ)=0时，如果f可导，那么
DayDayUpppppp·2021-06-19 11:28

牛顿法、拟牛顿法

牛顿法：根据二阶泰勒展开，用一阶和二阶倒数确定参数迭代步长和方向设初始向量，它在处的泰勒展开如下：，当时注：矩阵求导公式：对上式相对于求导：①因此可以得到处的迭代方程：对应这种形式，步长，方向拟牛顿法：
yi_cloud·2021-06-05 10:14

第十一章条件随机场.11.2 拟牛顿法

文章目录牛顿法拟牛顿法小结本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频以及李航老师的《统计学习方法》第二版。
oldmao_2001·2021-04-14 12:35

MATLAB|优化|线搜法之Armijo（含代码及例子）

既然下降方向不是线搜法算出来的，说明线搜法不是单独使用的，而是需要嵌套在计算下降方向的方法中使用，比如梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法。
corianderK·2021-02-17 06:05

Matlab无约束优化

资金调用问题matlabcode应用2：经营最佳安排问题matlabcode数值迭代法求解无约束极值问题黄金分割法无约束多维极值模式搜索法code单纯形搜索（Simplex）Powell法最速下降法共轭梯度法拟牛顿法无约束优化原理求解无约束优化的方法主要有直接搜索法
minuxAE·2021-02-15 09:56

【优化求解】约束优化之惩罚函数法简介【Matlab 070期】

一、算法原理1、问题引入之前我们了解过的算法大部分都是无约束优化问题，其算法有：黄金分割法，牛顿法，拟牛顿法，共轭梯度法，单纯性法等。但在实际工程问题中，大多数优化问题都属于有约束优化问题。
星斗月辉·2021-01-27 16:29

【优化求解】基于matlab约束优化之惩罚函数法【含Matlab源码 163期】

一、算法原理1、问题引入之前我们了解过的算法大部分都是无约束优化问题，其算法有：黄金分割法，牛顿法，拟牛顿法，共轭梯度法，单纯性法等。但在实际工程问题中，大多数优化问题都属于有约束优化问题。
紫极神光·2021-01-27 13:46

牛顿法、拟牛顿法

思维导图牛顿法求解最优化问题原理牛顿法与梯度下降法的差异拟牛顿法牛顿法求解最优化问题原理原理阐述：f(x)f(x)f(x)的取得最小值(极小值)的必要条件是∇f(x)=0\nabla{f(x)}=0∇f
清焙·2021-01-17 13:16

拟牛顿法

牛顿法及其扩展在当前迭代点用目标函数二阶展开近似目标函数拟牛顿法海森矩阵近似矩阵的B的求取方1方2参考博客《NumericalOptimizationCh7.Large-ScaleUnconstrainedOptimization
忧郁奔向冷的天·2021-01-06 21:01

收藏 | 机器学习最全知识点汇总（万字长文）

可打印版本附pdf下载链接1.列举常用的最优化方法梯度下降法牛顿法，拟牛顿法坐标下降法梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。2.梯度下降法的关键点梯度
SophiaCV·2020-12-29 18:00

python拟牛顿法迭代点绘制_《机器学习Python实现_06_优化_拟牛顿法实现(DFP,BFGS)》...

一.简介通过前面几节的介绍，大家可以直观的感受到：对于大部分机器学习模型，我们通常会将其转化为一个优化问题，由于模型通常较为复杂，难以直接计算其解析解，我们会采用迭代式的优化手段，用数学语言描述如下：\[\min_{v^k}f(x^k+v^k)\]这里目标函数为\(f(x)\)，当前优化变量为\(v^k\)，目标即是找到一个\(v^k\)对当前的\(x^k\)进行更新，使得函数值尽可能的降低，如果
weixin_39635567·2020-12-16 05:33

MATLAB无约束优化(UOM)

MATLAB无约束优化(UOM)文章目录MATLAB无约束优化(UOM)一、基本思想二、基本算法1、最速下降法（共轭梯度法）2、牛顿法3、拟牛顿法3.1BFGS3.2DFP三、MATLAB优化1、求解优化问题的主要函数
A2A RSK·2020-12-09 21:54

python牛顿法与拟牛顿法_优化算法推导&手写实现——牛顿法和拟牛顿法1

我们分别使用了梯度下降法和牛顿法来求解对数似然函数的最优化问题，从实例中我们也能发现牛顿法的收敛速度远快于梯度下降法，但是在上文中，直接使用了牛顿法的结果，并没有进行相应推导，故本文一方面是补上牛顿法的推导，另一方面是展开讨论下拟牛顿法
weixin_39837867·2020-11-26 07:48

python牛顿法与拟牛顿法_优化算法推导&手写Python实现——牛顿法和拟牛顿法1

我们分别使用了梯度下降法和牛顿法来求解对数似然函数的最优化问题，从实例中我们也能发现牛顿法的收敛速度远快于梯度下降法，但是在上文中，直接使用了牛顿法的结果，并没有进行相应推导，故本文一方面是补上牛顿法的推导，另一方面是展开讨论下拟牛顿法
weixin_39711441·2020-11-21 03:29

Alink漫谈(十一) ：线性回归 之 L-BFGS优化

2.2牛顿法2.2.1泰勒一阶展开2.2.2泰勒二阶展开2.2.3高维空间2.2.4牛顿法基本流程2.2.5问题点及解决2.3拟牛顿法2.4L-BFGS算法0x03优化模型--L-BFGS
罗西的思考·2020-09-17 14:20

梯度法

1、梯度下降法、最小二乘法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法https://blog.csdn.net/quiet_girl/article/details/886149792、共轭梯度算法https://
XD207R·2020-09-16 19:20

线性回归知识总览

博文内容为机器学习的一些概念有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证线性回归的原理线性回归损失函数、代价函数、目标函数优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)线性回归的评估指标
水...琥珀·2020-09-15 13:08

深入理解spark优化器

目前的优化方法主要有：一、spark优化方法介绍一阶GradientDescent梯度下降StochasticGradientDescent随机梯度下降二阶Limited-memoryBFGS（有限内存的拟牛顿法
fengkuang·2020-09-14 22:45

逻辑回归、优化算法和正则化的幕后细节补充

开始尝试进行机器学习算法的一些查缺补漏知识的整理，主要还是之前没有注意的一些点吧，之前的一篇补充了线性回归与梯度下降算法的一些细节，这篇文章主要是对逻辑回归算法模型的细节梳理，以及常用的两种优化算法，包括梯度下降和拟牛顿法
Miracle8070·2020-09-14 21:26

EM算法的简介、推导以及C代码实现

平常我们求解最优问题，通常采用最小二乘法，梯度下降法，高斯牛顿法，牛顿法，拟牛顿法，列-马算法等等。
易大飞·2020-09-14 07:37

寻优方法总结：最速下降法，牛顿下降法，阻尼牛顿法，拟牛顿法DFP/BFGS

机器学习的一个重要组成部分是如何寻找最优参数解。本文就常见寻优方法进行总结，并给出简单python2.7实现，可能文章有点长，大家耐心些。寻找最优参数解，就是在一块参数区域上，去找到满足约束条件的那组参数。形象描述，比如代价函数是个碗状的，那我们就是去找最底部（代价最小）的那个地方的对应的参数值作为最优解。那么，如何找到那个底部的最优参数解呢，如何由一个初始值，一步一步地接近该最优解呢。寻优方法，
于建民·2020-09-13 07:07

为什么深度学习不使用牛顿法或拟牛顿法优化

Hessian矩阵是n∗nn∗n的所以空间复杂度会很高f(xk+1)=f(xk)−1/2gTH−1gf(xk+1)=f(xk)−1/2gTH−1g，所以当f是convex时，牛顿法迭代目标函数一定会下降，但是深度学习是non-convex，所以牛顿法并不是太适用。
PKU_Jade·2020-09-13 04:58

梯度下降法

后面还会就牛顿法，拟牛顿法和高斯牛顿法等最优化算法等相关的文章。梯度下降法或者最速下降法，是求解无约束最有问题的一种最常用方法。它是迭代算法，每部都需要求解目标函数的梯度。
ychl87·2020-09-13 04:34

梯度下降法小结

下面会讨论一些常用的优化方法：梯度下降法家族、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、NesterovMomentum、Adagrad、RMSprop、Adam等。
爱不到要偷·2020-09-13 04:08

机器学习优化算法中梯度下降,牛顿法和拟牛顿法的优缺点详细介绍

1、梯度下降法梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想：用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。缺点：靠近极小值时收敛速度减慢，求解需要很多次的迭代；直线搜索时可能会产生一些问题；可
倔强超·2020-09-13 04:56

最优化方法

梯度下降法SGDBGD牛顿法基本牛顿法全局牛顿法拟牛顿法DFPBFGSL-BFGS共轭梯度启发式*解决约束优化问题：拉格朗日乘数法1.梯度下降法过程梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。
YiWeiYH·2020-09-12 21:23

机器学习task1——线性回归

1过拟合参考链接：机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些Normalization方法：BN，LN等L1与L2正则化的区别2线性回归优化方法优化方法：梯度下降法最小二乘法（公式法）牛顿法拟牛顿法2.1牛顿法牛顿法推导
shiinerise·2020-09-12 19:06

常用的优化算法：梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法,共轭梯度法

目录0.几个数学概念1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）3.共轭梯度法（ConjugateGradient
sunflower_sara·2020-09-12 17:02

机器学习中最常用的优化算法总结

1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）3.共轭梯度法（ConjugateGradient）4.启发式优化方法
zhxh0609·2020-09-12 17:07

《最优化计算方法》这门课中所有的方法在回归分析的比较与分析

BB(2),a=0.3,a=0.1,a=1.3,a=0.03,CG,DFP,BFGS,0.01,steepsetDescent,TurstRegionwithDogLeg,Newton(NT).其中两种拟牛顿法重合
小明知道·2020-09-12 01:36

深入浅出最优化(4) 拟牛顿法

1拟牛顿法的数学基础对于牛顿法，我们保留其快速收敛性，同时克服牛顿法黑森矩阵需要正定的问题以及避免计算黑森矩阵以减少计算量，我们提出了拟牛顿法。
HarmoniaLeo·2020-09-11 23:46

无约束优化算法——牛顿法与拟牛顿法（DFP，BFGS，LBFGS）

简介：最近在看逻辑回归算法，在算法构建模型的过程中需要对参数进行求解，采用的方法有梯度下降法和无约束项优化算法。之前对无约束项优化算法并不是很了解，于是在学习逻辑回归之前，先对无约束项优化算法中经典的算法学习了一下。下面将无约束项优化算法的细节进行描述。为了尊重别人的劳动成果，本文的出处是：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453、从
weixin_30673715·2020-09-11 22:20

牛顿法与拟牛顿法学习笔记（二）拟牛顿条件

机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如SparseFiltering算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接(1)牛顿法(2)拟牛顿条件(3)DFP算法(4)BFGS算法(5)L-BFGS算法作者:peghoty出处:
weixin_30436101·2020-09-11 22:42

牛顿法，拟牛顿法， 共轭梯度法

转载地址：http://blog.csdn.net/luoleicn/article/details/6527049牛顿法（当函数非凸时，找到的依然是局部极值）：1、求解方程。并不是所有的方程都有求根公式，或者求根公式很复杂，导致求解困难。利用牛顿法，可以迭代求解。原理是利用泰勒公式，在x0处展开，且展开到一阶，即f(x)=f(x0)+(x－x0)f'(x0)求解方程f(x)=0，即f(x0)+(
narutojxl·2020-09-11 22:21

机器学习优化算法总览

目录机器学习要求解的数学模型最优化算法的分类费马定理拉格朗日乘数法KKT条件数值优化算法梯度下降法动量项AdaGrad算法RMSProp算法AdaDelta算法Adam算法随机梯度下降法牛顿法拟牛顿法可信域牛顿法分治法坐标下降法
咕噜咕噜day·2020-09-11 22:23

机器学习算法__1__牛顿法,拟牛顿法,DFP,BFGS,L-BFGS 原理及代码详解(2)

牛顿法的优点是具有二阶收敛速度，缺点是：但当海森矩阵G(xk)=∇2f(x)G(xk)=∇2f(x)不正定时，不能保证所产生的方向是目标函数在xkxk处的下降方向。特别地，当G(xk)G(xk)奇异时，算法就无法继续进行下去。尽管修正牛顿法可以克服这一缺陷，但修正参数的取值很难把握，过大或过小都会影响到收敛速度。牛顿法的每一步迭代都需要目标函数的海森矩阵G(xk)G(xk)，对于大规模问题其计算量
manjhOK·2020-09-11 22:23
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