拟牛顿法

牛顿法及拟牛顿法（L-BFGS）

由于很多H(x)都是非正定的，所以引入了拟牛顿法。在拟牛顿法中，令x=xk，这样就得到了式子（5）,这个式子在李航的书中没有给出具体解释，这里我秒懂了。。。式子（5）上方的文字也很重要。
elisa_gao·2020-09-11 21:01

优化算法——拟牛顿法之DFP算法

一、牛顿法在博文“优化算法——牛顿法(NewtonMethod)”中介绍了牛顿法的思路，牛顿法具有二阶收敛性，相比较最速下降法，收敛的速度更快。在牛顿法中使用到了函数的二阶导数的信息，对于函数，其中表示向量。在牛顿法的求解过程中，首先是将函数在处展开，展开式为：其中，，表示的是目标函数在的梯度，是一个向量。，表示的是目标函数在处的Hesse矩阵。省略掉最后面的高阶无穷小项，即为：上式两边对求导，即
zhiyong_will·2020-09-11 21:27

拟牛顿法（DFP、BFGS、L-BFGS）

拟牛顿法一、牛顿法1.1基本介绍牛顿法属于利用一阶和二阶导数的无约束目标最优化方法。基本思想是，在每一次迭代中，以牛顿方向为搜索方向进行更新。
蕉叉熵·2020-09-11 21:32

梯度法（SGD）、拟牛顿法（LBFGS）与共轭梯度法（CG）

一、基本原理梯度法：由一阶泰勒级数展开式，f(x+dx)=f(x)+sum(i,df/dx(i)*dx(i))+r(x,dx)。其中r(x,dx)为余项，当dx很小时，可忽略余项。推倒得迭代：x=x+dx=x-miu*dfx。优点：可收敛于一个极小值点。缺点：收敛速度慢，在梯度值小时尤为明显。学习率miu需要依据经验赋值。牛顿法：由二阶泰勒级数展开式，f(x+dx)~=f(x)+f’(x)*dx+
刀砍磁感线·2020-09-11 21:01

机器学习算法比较

常见的参数估计方法有：梯度下降、牛顿法、拟牛顿法。
繁拾简忆·2020-09-11 16:59

机器学习复习6-优化器等

不定矩阵：特征值有正有负二、牛顿法和拟牛顿法（二阶优化方法）由于我主要是做NLP，机器学习方面基本功扎实后，更加偏机器学习的方法浅尝辄止即可，面试的时候知道有这些东西即可。这里只提一提。
Xu_Wave·2020-09-10 15:33

TASK1 线性回归-Linear_regression

线性回归的概念1、线性回归的原理2、线性回归损失函数、代价函数、目标函数3、优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)4、线性回归的评估指标5、sklearn参数详解1、线性回归的原理进入一家房产网，可以看到房价
joejoeqian·2020-08-25 11:52

漫步最优化四十四——基本拟牛顿法

你走进了我的视觉，我开始发现，心里有个角落，一直在等你出现。你的可爱让我沦陷，你的魅力让我倾倒，总是想着看你一遍，不管天涯海角，我要在你的身边。——畅宝宝的傻逼哥哥对于前面介绍的方法，第k次迭代生成的点由xk+1=xk−αkSkgk(1)生成，其中Sk={InH−1k对于最速下降法对于牛顿法如果二次问题为minimizef(x)=a+bTx+12xTHx我们现在用任意一个n×n的正定矩阵Sk来求上
会敲键盘的猩猩·2020-08-25 04:27

漫步最优化四十三——拟牛顿法

畅宝宝的傻逼哥哥对于前面文章介绍的多维优化法，我们都是用共轭方向集合来解决最小值的搜索，这些方法(像Fletch-Reeves与Powell法)最重要的特征就是不需要f(x)二阶导的显式表达，还有一类不需要二阶导显式表达的方法：拟牛顿法
会敲键盘的猩猩·2020-08-25 04:27

最优化算法（二）：牛顿法

1.推导牛顿法和拟牛顿法是求解无约束最优化问题的常用方法，它们比梯度下降收敛更快。
小屁猴多看书·2020-08-24 02:41

牛顿法、拟牛顿法原理

文章目录非线性方程与其最优化方法牛顿法原理拟牛顿法原理拟牛顿条件DFP算法BFGS算法非线性方程与其最优化方法非线性方程指方程的因变量与自变量之间的关系不是线性关系的方程，比如平方关系、对数关系、指数关系
一骑走烟尘·2020-08-23 08:06

SGD,Adam,momentum等优化算法比较

SGD,Adam,momentum等优化算法总结一、最基本的优化算法1.SGD2.Momentum二、自适应参数的优化算法1.Adagrad2.RMSprop3.Adam三、二阶近似的优化算法5.牛顿法及拟牛顿法
Leokb24·2020-08-23 06:30

线搜索中有最速下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法汇总

  最速下降法利用目标函数一阶梯度进行下降求解，易产生锯齿现象，在快接近最小值时收敛速度慢。Newton法利用了二阶梯度，收敛速度快，但是目标函数的Hesse矩阵不一定正定。于是出现了修正的Newton法，主要是对不同情况进行了分情况讨论。Newton法的优缺点都很突出。优点：高收敛速度（二阶收敛）；缺点：对初始点、目标函数要求高，计算量、存储量大（需要计算、存储Hesse矩阵及其逆）。拟Newt
小小何先生·2020-08-22 23:32

最优化算法总结（批量梯度下降【BGD】，随机梯度下降【SGD】），牛顿法，拟牛顿法）

最优化算法总结最优化方法主要有：梯度下降（批量梯度下降【BGD】，随机梯度下降【SGD】），牛顿法，拟牛顿法当目标函数是凸函数时，梯度下降每次求解是全局解，其解不保证全局最优解每次通过求导找出梯度方向（
老男孩-Leo·2020-08-22 22:21

机器学习中常见的几种最优化方法

【转】http://blog.csdn.net/owen7500/article/details/516016271.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod
人称杨老师·2020-08-22 21:05

机器学习算法(逻辑回归)-Lect02

2、Logistic回归损失函数的最优化算法：什么是牛顿法、拟牛顿法？3、为什么不用线性回归做分类？4、Logistic回归为什么不像线性回归那样用平方损失函数？
sincolxu2018·2020-08-22 14:52

条件随机场---条件随机场的学习算法

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>改进的迭代尺度法拟牛顿法转载于:https://my.oschina.net/liyangke/blog/2961467
weixin_34390105·2020-08-22 14:59

条件随机场

其拟牛顿法讲解可以直接与CRF++的代码对应，实为难得。我还单独写了篇《CRF++代码分析》，与本文互为参考。条件随机场（conditionalrandomfield，CRF)是给定一组输入随机变
weixin_33873846·2020-08-22 14:55

条件随机场CRF - 学习和预测

具体的优化实现算法有改进的迭代尺度法IIS、梯度下降法以及拟牛顿法。改进的迭代尺度法(IIS)已知训练数据集，由此可知经验概率分布，
-柚子皮-·2020-08-22 13:41

dw机器学习 HMM CRF

5555（算了我大致看了一下概率图模型，听了下推导感觉太难，下次再学了我真没空）HMM概率图模型HMM基本假设HMM两个空间三组参数HMM的三个基本问题概率问题计算维特比算法CRF不会阿太忙了来不及学还有个拟牛顿法的推导
elsieyin·2020-08-22 12:17

机器学习进阶之（二）条件随机场

条件随机场就是通过给定训练数据集估计条件随机场模型训练参数，条件随机场实际上是定义在时序数据上的对数线性模型，其学习方法包括极大似然估计以及正则化的极大似然估计，具体的优化实现方法包括改进的迭代尺度法、梯度下降法以及拟牛顿法
Merlin17Crystal33·2020-08-22 11:44

常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）

常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。
zcl_1·2020-08-21 22:51

机器学习笔记5-梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法

梯度下降和牛顿法的推导均与泰勒公式有关，所以先介绍泰勒展开公式：假设，将在出进行泰勒展开：上面这个迭代形式将应用到下面的梯度下降和牛顿法中。一、梯度下降法梯度下降法应用一阶泰勒展开，假设L(θ)代表损失函数，目标：最小化损失函数，θ是需要更新的模型参数。下面公式中alpha是步长(学习率)，可以直接赋值一个小的数，也可以通过linesearch。二、牛顿法Hessian矩阵中各元素对应二阶偏导数。
Tobesix·2020-08-21 19:49

Introduction to Optimization(四): 拟牛顿法

本节介绍：hessianmatrix近似DFP算法bfgs算法hessianmatrix近似牛顿法的基本思路是用二次函数来局部逼近目标函数f并解近似函数的极小点作为下一个迭代点,迭代公式xxk+1=xxk−αFF−1(xxk)gk但是牛顿法的缺陷是需要计算hessian矩阵，及其逆矩阵，但是实际上我们如果能保证f(xk+1)
孤鸿子_·2020-08-20 22:22

统计学习方法-逻辑斯蒂回归与最大熵模型-读书笔记

1、前言2、逻辑斯蒂回归模型2.1逻辑斯蒂分布2.2二项逻辑斯蒂回归模型2.3模型参数估计2.4多项逻辑斯蒂回归3、最大熵模型3.1最大熵原理3.2最大熵模型4、算法4.1改进的迭代尺度法IIS4.2拟牛顿法
qq_38829768·2020-08-19 03:41

《李航 统计学习方法》学习笔记——第六章 Logistic 回归与最大熵模型

Logistic回归与最大熵模型1.Logistic回归模型2.模型参数估计2.1梯度下降法求参2.2牛顿法求参2.3拟牛顿法求参2.3.1算法DFP2.3.2算法BFGS3.最大熵模型3.1原理3.2
eveiiii·2020-08-19 03:18

统计学习方法（机器学习）——6、逻辑斯谛回归与最大熵模型

文章目录逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛分布二项逻辑斯谛回归模型模型参数估计多项逻辑斯谛回归最大熵模型最大熵原理最大熵模型的定义最大熵模型的学习极大似然估计模型学习的最优化算法改进的迭代尺度法拟牛顿法总结逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛分布定义逻辑斯谛分布设
青山遇绝壁·2020-08-19 03:35

AI-统计学习(11)-改进的迭代算法及拟牛顿法

逻辑回归时是需要改进迭代尺度算法，用于提高收敛性，而对于没有显示形式方程求极值或者0时，我们需要用拟牛顿法。
多云的夏天·2020-08-19 01:12

统计学习方法——逻辑斯蒂回归与最大熵模型（二）

统计学习方法——逻辑斯蒂回归与最大熵模型逻辑斯蒂回归与最大熵模型模型学习的最优化算法改进的迭代尺度法（IIS）拟牛顿法参考文献逻辑斯蒂回归与最大熵模型模型学习的最优化算法由于逻辑斯蒂回归模型、最大熵模型学习都可以归结为以似然函数为目标函数的最优化问题
你的名字5686·2020-08-19 00:32

统计学习方法笔记：逻辑斯谛回归与最大熵模型（上）

但是对于模型的训练，我还是没弄明白牛顿法和拟牛顿法的真正要义，
农民小飞侠·2020-08-19 00:17

logistic回归模型与最大熵模型

回归与最大熵模型logistic模型logistic分布二项logistic回归模型参数估计多项式的logistic回归最大熵模型最大熵原理最大熵模型定义最大熵模型的学习模型学习的最优化算法改进的迭代尺度法拟牛顿法
tt12121221·2020-08-19 00:34

《统计学习方法（李航）》逻辑斯蒂回归与最大熵模型学习总结

（2）模型：y=wx+b（3）误差函数：（4）常见求解方法最小二乘法梯度下降法其它算法：牛顿法或拟牛顿法（5）最小二乘与梯度下降法关系最小二乘法看作优化方法的话，那么梯度下降法是求解方法的一种。
J-JunLiang·2020-08-19 00:09

统计学习方法笔记：逻辑斯谛回归与最大熵模型（下）

常用的方法有迭代尺度法、梯度下降法、牛顿法或拟牛顿法。牛顿法或拟牛顿法一般收敛速度更快。1.3.1改进的迭代尺度法改进的迭代尺度法（improvediterativ
农民小飞侠·2020-08-19 00:36

逻辑回归 最大熵模型 iis 牛顿法 拟牛顿法

逻辑回归最大熵模型iis牛顿法拟牛顿法推导逻辑回归（梯度下降法）代码实现importnumpyasnpimportpandasaspddefsigmoid(inX):return1.0/(1+np.exp
ID3·2020-08-19 00:48

优化算法 - 牛顿法 and 拟牛顿法

优化算法-牛顿法and拟牛顿法预备知识无约束优化问题Hesse矩阵泰勒展开式牛顿法形象化解释公式化解释算法过程拟牛顿法拟牛顿条件DFP(Davidon-Fletcher-Powell)算法推导算法过程BFGS
GoWeiXH·2020-08-16 21:11

计算广告相关知识

策略算法一专多能最优化：凸优化、数值优化（偏工程）1.1、无约束优化问题：目标函数不可导时：下降单纯型法目标函数可求导：梯度下降法梯度下降：1.随机梯度下降（比较好用）2.批处理模式（一般不work）拟牛顿法
yinyang_ddl·2020-08-16 04:05

机器学习与深度学习核心知识点总结(一)

作者|小小挖掘机来源|SIGAI数学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。
CDA·数据分析师·2020-08-12 14:29

算法中的最优化方法总结（中国科学院大学）

主要内容1.线性规划单纯形法2.二次规划modifiedsimplexmethod（改进的单纯形法）有效集法3.无约束的非线性规划梯度下降法牛顿法、拟牛顿法方向确定和步长确定的方法垂直搜索方法Powell
EDGSCOUT·2020-08-10 10:26

反向传播算法-损失函数&激活函数

在DNN中，损失函数优化极值求解的过程一般采用梯度下降法、牛顿法或拟牛顿法等迭代方法来迭代完成。
aohun0743·2020-08-10 09:14

牛顿法

https://zhuanlan.zhihu.com/p/46536960(理解图会容易)https://blog.csdn.net/songbinxu/article/details/79677948拟牛顿法
serenysdfg·2020-08-10 00:13

机器学习常用优化算法--梯度下降，牛顿法，共轭梯度法，拉格朗日乘数法

·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）·
杨树1026·2020-08-04 02:50

凸优化学习-（二十六）无约束优化算法——牛顿法、拟牛顿法及无约束算法总结

凸优化学习学习笔记一、牛顿法（Newton’smethod\text{Newton'smethod}Newton’smethod）1.推导在最速下降法中，我们的方向：dk=arg⁡min⁡v{f(xk+v)∣∥v∥=1}d^k=\arg\min_v\lbracef(x^k+v)\big|\|v\|=1\rbracedk=argvmin{f(xk+v)∣∣∥v∥=1}其中我们是对f(xk+v)f(x
明远湖边的秃头·2020-08-03 23:44

多维无约束优化算法

文章目录最速下降法基本思想分析算法步骤特点牛顿法基本思想分析算法步骤特点拟牛顿法特点阻尼牛顿法基本思想分析算法步骤特点共轭方向法基本思想分析算法步骤共轭梯度法基本思想算法步骤note变尺度法（DFP）基本思想
小龙女的迷弟·2020-08-03 08:30

Newton's method and Quasi Newton method牛顿法与拟牛顿法

WelcomeToMyBlog牛顿法和拟牛顿法是求解无约束最优化问题的常用方法,优点是收敛速度快.牛顿法是迭代算法,每一步需要求解目标函数的Hessian矩阵的逆矩阵,矩阵的逆运算很耗时.拟牛顿法通过正定矩阵近似
LittleSasuke·2020-08-01 13:02

牛顿法及拟牛顿法笔记

牛顿法二阶优化算法又称为牛顿法，牛顿法是微积分学中，通过迭代以求解可微函数f的零点的一种算法，而在最优化中，牛顿法通常被运用于求解一个二次可微函数f的一阶导数f’的零点x，同时也是f的驻点。因此从另一个角度而言，应用于最优化中的牛顿法是求解函数f(x)的最小值或最大值的一种算法。考虑无约束最优化问题minx∈Rnf(x)min_{x\inR^n}f(x)minx∈Rnf(x)其中$x^*$是目标函
Vanguard-xf·2020-07-29 00:09

非线性规划（二）: Matlab 求解约束极值问题

非线性规划（一）：定义与数值优化方法(梯度法、牛顿法、拟牛顿法、变尺度法)非线性规划（二）:Matlab求解约束极值问题目录约束极值问题1二次规划2罚函数法3Matlab求约束极值问题3.1fminbnd
wamg潇潇·2020-07-28 06:52

fminunc函数求解最优解

利用MATLAB优化工具箱解决如下的最小二乘问题：a)利用MATLAB优化工具箱中的函数fminunc，分别调用最速下降法、拟牛顿法(BFGS、DFP)求解以上问题的最优解，并比较不同方法的计算结果。
三更灯火五更鸡·2020-07-28 02:28

笔记：常见的无约束求解算法——最速下降法和拟牛顿法

前言本文介绍了无约束问题中常用的两种算法，最速下降法和拟牛顿法（BFGS算法），最后通过matlab编程实现了以上两种算法，并对实际问题进行求解。
a little boy·2020-07-22 21:58

L-BFGS算法（转载）

转载链接：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21897715前面的拟牛顿法、DFP、BFGS、L-BFGS算法简短总结一下就是：牛顿法不仅使用了梯度还使用了梯度下降的趋势
weixin_30933531·2020-07-15 04:04

最速下降法的C语言实现

步长a一般可以通过一维不精确线搜索（Armijo准则）计算，而根据方向s选择的不同，无约束优化问题一般有最速下降法、BFGS、共轭梯度法，牛顿及拟牛顿法等等，今天只讲最速下降法。
liwr09·2020-07-15 00:37
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