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收敛性
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
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2020-08-19 01:12
AI+Python
干货|机器学习的数学基础
如何在有限的计算资源下找出最优解,在目标函数及其导数的各种情形下,应该如何选择优化方法;各种方法的时间空间复杂度、
收敛性
如何;还要知道怎样构造目标函数,才便于用凸优化或其他框
文文学霸
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2020-08-18 13:08
矩阵分解笔记(Notes on Matrix Factorization)
并分别推导了它们的更新规则,
收敛性
,以及它们的应用。
mingo_敏
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2020-08-18 11:46
Machine
Learning
Paper
Reading
卡尔曼滤波和LMS
收敛性
比较好就意味着跟踪会变慢,反之同理。基于维纳滤波的框架进行的一些比较。LMS也是可以处理非平稳的,因为它是递归的。大概是这样,其实还有一
出击桃子
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2020-08-18 00:39
滤波器
李航(统计学习方法第二章)
介绍感知机模型叙述感知机的学习策略(特别是损失函数)介绍感知机学习算法(包括原始形式和对偶形式),并验证算法
收敛性
。
公琉星追
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2020-08-17 17:34
机器学习
数值分析线性方程组迭代法之SOR迭代法详解及其C语言算法实现
可以点击这里数值分析(东北大学)):1.构造迭代式时,要加上一个大于0的松弛因子w,这样可以加快其收敛速度2.根据上式进行分析:3.得到迭代式:得到迭代式以后,就可以选择合适的初始解进行计算了,由于迭代法的
收敛性
与初始向量无关
爱你是长久之计~
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2020-08-17 17:22
数值分析
矩阵计算
迭代法
统计学习方法笔记第二章-感知机
统计学习方法笔记第二章-感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略2.2.1数据集的线性可分型2.2.2感知机学习策略2.3感知机学习算法2.3.1感知机算法的原始形式2.3.2算法的
收敛性
感知机的介绍
Wine Ray
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2020-08-17 17:11
统计学习方法笔记
机器学习
数据挖掘
关于牛顿迭代法的初值以及
收敛性
的理解
定理描述规规矩矩的定理就不再重复了,举个栗子吧f(x)=0f(x)=0f(x)=0单变量方程,求根改写为等价形式ϕ(x)=x\phi(x)=xϕ(x)=x在大前提ϕ∈C[a,b]\phi\inC[a,b]ϕ∈C[a,b]的条件下(即函数在区间[a,b]上连续)如果∣ϕ(x)−ϕ(y)∣≤L∣x−y∣|\phi(x)-\phi(y)|\leqL|x-y|∣ϕ(x)−ϕ(y)∣≤L∣x−y∣其中∀x,
weixin_43012036
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2020-08-17 16:28
数值计算
统计学习方法读书笔记第九章:EM算法及其推广
统计学习方法读书笔记第九章:EM算法及其推广统计学习方法读书笔记第九章:EM算法及其推广EM算法的引入EM算法的
收敛性
EM算法在高斯混合模型学习中的应用EM算法的推广统计学习方法读书笔记第九章:EM算法及其推广
LYPG
·
2020-08-17 16:29
强化学习中值迭代
收敛性
推理证明
接下来直观感受一下强化学习中值迭代的
收敛性
。 假设现在的Agent处于一个statesss下,想要去找一个optimalstate,那怎么去找呢?
小小何先生
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2020-08-17 16:39
样条函数 -- spline function
分段低次多项式、在分段处具有一定光滑性的函数插值就是模拟以上原理发展起来的,它克服了高次多项式插值可能出现的振荡现象,具有较好的数值稳定性和
收敛性
,由这种插值过程产生的函数就是
weixin_34270606
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2020-08-17 16:31
牛顿法及其
收敛性
目录0.引论2.牛顿法2.1单变量牛顿法2.2多变量牛顿法3.简化牛顿法3.1平行弦法3.2牛顿下山法0.引论在工程中,很多的问题都可以归结为求解一组偏微分方程。描述如下:在某一个区域\(\Omega\)中,物理量\(u={u_1,u_2,\cdots,u_n}\)满足一组控制方程,并且在边界上满足若干条件:控制方程利用两个微分算子来表示\(A(u),B(u)\)。\[A(u)=\begin{ca
叛逆的鲁鲁修love CC
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2020-08-17 15:45
不动点迭代以及其
收敛性
不动点迭代以及其
收敛性
对于迭代的理解不动点迭代迭代的
收敛性
区间收敛局部收敛对于迭代的理解 所谓迭代就是反复使用执行某一个过程,并且用本次执行该过程的结果作为下一次执行的起点,不断推进,直到得到满足要求的结果
深读
·
2020-08-17 14:20
迭代法
不动点迭代
区间收敛
局部收敛
迭代
数值分析(7)-非线性方程求根
7非线性方程求根文章目录7非线性方程求根7.1二分法4.2简单迭代法4.2.1一般形式4.2.2收敛条件4.2.3收敛阶4.3Newton迭代法4.3.1迭代格式4.3.2
收敛性
这一章讲的是非线性方程求根的故事
改名大佬
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2020-08-17 12:57
数值分析
数值分析(6)-解线性方程组迭代方法
解线性方程组迭代方法6.1Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法6.1.1Jacobi迭代法6.1.2Gauss-Seidel迭代法6.1.3上面两种迭代法的矩阵形式6.2迭代法的一般形式与
收敛性
改名大佬
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2020-08-17 12:56
数值分析
一般迭代法(一)| 原理公式 + 迭代法的
收敛性
一般迭代法1.基本原理和迭代公式先看一个例子。设有两个函数y=φ(x)y=\varphi(x)y=φ(x)和y=xy=xy=x,欲求其交点x∗x^*x∗。为此,可将函数y=xy=xy=x改写成x=yx=yx=y的形式,并给定一个初始值x0x_0x0,并进行如下计算:(1)先计算函数y=φ(x)y=\varphi(x)y=φ(x)在x0x_0x0处的函数值y0y_0y0,然后计算函数x=yx=yx=
Sany 何灿
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2020-08-17 11:25
数值计算
迭代法求解线性方程组
一、迭代法的一般形式相关知识了解:向量序列的
收敛性
:向量序列收敛于某个向量,当且仅当该向量序列的每个元素都收敛于相应的向量的元素:矩阵序列的
收敛性
:矩阵序列收敛某个矩阵,当且仅当该矩阵序列的每个元素收敛于相应矩阵的相应元素
李锐博恩
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2020-08-17 11:15
#
数值分析与压缩感知
数值计算笔记之迭代法的
收敛性
雅可比迭代阵:高斯-赛德尔迭代阵:迭代法的
收敛性
1、充分条件定理1:若迭代阵(范数),则迭代法公式对任意初值均成立。例:,判断上述迭代法的
收敛性
。
MinJinFan
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2020-08-17 10:30
数值计算
数值分析(2)-非线性方程组求根
数值分析2.非线性方程组求根非线性方程求根二分法不动点迭代不动点迭代全局
收敛性
收敛域和收敛阶Steffensen迭代格式Newton迭代Newton迭代推广有重根割弦法非线性方程求根二分法二分法计算过程中第
zhao23333
·
2020-08-17 10:56
数值分析
非线性方程组
【笔记】线性方程组
目标:了解线性方程组的数值解法,掌握求解线性方程组的迭代法的有关原理方法,会用迭代法收敛的有关理论来分析迭代法的
收敛性
和收敛速度。
weixin_30375247
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2020-08-17 10:18
机器学习理论《统计学习方法》学习笔记:第二章 感知机
统计学习方法》学习笔记:第二章感知机2感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略2.2.1数据的线性可分性2.2.2感知机学习策略2.3感知机学习算法2.3.1感知机学习算法的原始形式2.3.2算法的
收敛性
紫芝
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2020-08-16 14:47
机器学习
算法
人工智能
Soft Actor-Critic 论文笔记
无模型深度强化学习算法(Model-freeDRL)有两个主要缺点:1.非常高的样本复杂性(需要与环境进行大量交互产生大量样本)2.脆弱的
收敛性
(它的
收敛性
受超参数影响严重:学习率,探索常量等等)这两个缺点限制了其应用于复杂的真实世界任务
geter_CS
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2020-08-16 12:46
强化学习
SAC(Soft Actor-Critic)
Off-PolicyMaximumEntropyDeepReinforcementLearningwithaStochasticActor,2018,ICML文章概述 强化学习的两个主要挑战是高样本复杂性和
收敛性
脆弱
Katniss-丫
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2020-08-16 11:50
Learning)
第十二讲:贝叶斯学习与EM算法(下)
主要内容2EM算法2.1引入2.1.1MLE回顾2.1.2高斯混合模型与EM算法2.1.3GMM的贝叶斯理解2.1.4EM算法的
收敛性
2.2算法2.2.1算法过程2.2.2总结2.3一些例子2.3.1硬币模型
leo_fighting
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2020-08-16 10:06
Pattern
Recongination
机器学习
A Many-objective Evolutionary Algorithm With Pareto-adaptive Reference Points
如果估计的形状可能是凸的,则用最差点作为参考点来计算个体的
收敛性
和多样性指标。否则,参照点设为理想点。此外,对最差点(nadirpoint)的估计与文献中广泛使用的方法不同。
fan2312
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2020-08-14 17:30
多目标优化
非线性方程求根
文章目录非线性方程求根隔根区间描图法逐步搜索法例题二分法步骤讨论例题迭代法简单迭代法
收敛性
例题迭代法收敛的充分条件定理1例题牛顿迭代法牛顿迭代法:xk+1=xk−f(xk)f′(xk)x_{k+1}=x_k
qcwlmqy
·
2020-08-14 05:17
school
强化学习Sarsa,Q-learning的
收敛性
最优性区别(on-policy跟off-policy的区别)
1.Sarsa与Q-learningQ-learning在每一步TD中贪心的获取下一步最优的状态动作值函数。而Sarsa则是e-greedy的选取TD中的下一个状态动作值函数。在这种情况下,Q-learning更倾向于找到一条最优policy,而Sarsa则会找到一条次优的policy。这是由于Sarsa在TD误差中随机的选取下一个状态动作值函数,这样可能会使整体的状态值函数降低。如下示例进一步说
贰锤
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2020-08-12 13:24
强化学习
强化学习薄荷糖
强化学习
学习笔记TF038:实现估值网络
收敛性
,1992年,Watkins和Dayan共同证明。学习期望价值,从当前一步到所有后续步骤,总期望获取最大价值(Q值、Value)。
利炳根
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2020-08-12 13:14
感知机根据不同分布数据样本得到不同的损失值(基于pytorch),简单理解算法
收敛性
问题
#测试函数最常用来解决的一个问题:算法最后结果是不是收敛的'''比如我们想用一条线去分割一个数据集将他分成两个类别-----》这里我们用感知机算法来测试一下''''''感知机一般只能解决线性分类问题也就是说图像是这个样子的,我们目的是找到一条线讲他们分开'''importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpX=[[1,1],[2,2],[0,0],[5,5],
小然_ran
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2020-08-12 12:29
机器学
人工智能
pytorch
测试函数
收敛性
感知机
循环 & 递归 & 递推 之间的联系和区别
1、递归算法与循环的设计思路区别在于:函数或算法是否具备
收敛性
,当且仅当一个算法存在预期的收敛效果时,采用递归算法才是可行的,否则,就不能使用递归算法。
小小小青菜
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2020-08-11 19:04
剑指Offer
三种迭代法解方程组(雅可比Jacobi、高斯-赛德尔Gaisi_saideer、逐次超松弛SOR)
分析用下列迭代法解线性方程组4-10-1000-14-10-1050-14-10-1-2-10-14-1050-10-14-1-200-10-146的
收敛性
,并求出使||Xk+1-Xk||2#include
qdbszsj
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2020-08-10 06:48
课程
统计学习方法笔记——感知机
简介感知机模型感知机学习策略数据集的线性可分性感知机学习策略感知机学习算法感知机学习算法的原始形式算法的
收敛性
感知机学习算法的对偶形式总结简介感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型,输入为特征向量
朱红的泪
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2020-08-10 01:56
机器学习
循环(迭代)与递归的区别
递归算法与迭代算法的设计思路区别在于:函数或算法是否具备
收敛性
,当且仅当一个算法存在预期的收敛效果时,采用递归算法才是可行的,否则,就不能使用递归算法。
summerbell
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2020-08-10 01:33
数据结构和算法
微积分(一)
连续第二部分一元函数微分学第三部分一元函数积分学第四部分常微分方程第1第一节:有界函数、无界函数、复合函数第二节:反函数、单调函数第三节:基本初等函数、初等函数和非初等函数第四节:数列极限定义第五节:收敛数列的性质第2第七节:{(1+1/n)n}的
收敛性
第八节
Major_s
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2020-08-08 20:17
迭代算法的
收敛性
迭代算法必须收敛,所产生的极小化序列Xk具有这样的性质:或者序列中的某一点就是极小点X∗;或者序列收敛于极小点X∗,即满足limk→∞∥Xk−X∗∥=0但求解非线性最优化问题时,通常迭代序点序列收敛于全局最优解相当困难,如,求解函数f(x)=|x|的极小值,显然x=0是唯一极小点,构造极小化序列:xk+1={12(xk−1)+1,xk>1,12xk,xk≤1.容易证明这是一个下降序列。若取初始点x
q__y__L
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2020-08-07 16:02
数学-凸优化
自适应rls
②考察RLS算法的
收敛性
。⑴遗忘因子的变化对RLS算法收敛的影响。⑵正则系数δ的变化对算法收敛的影响。③与LMS算法进行性能比较。
gsw19941117
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2020-08-07 13:45
自适应实验
机器学习
这里引入统计学习和机器学习的区别:1.统计学习是theory-driven,对数据分布进行假设,以强大的数学理论支撑解释因果,注重参数推断(Inference);机器学习是data-driven,依赖于大数据规模预测未来,弱化了
收敛性
问题
Pink_floyd
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2020-08-05 19:11
机器学习
非线性方程组的牛顿迭代法(含matlab程序)
定理(
收敛性
):设F(x)的定义域为,满足F(x*)=0,在x*的开领域上F'(x)存在且连续,F'(x*)非奇异,则牛顿法生成的序列{x(k)}在闭域上超线性收敛于x*,若还存在常数
weixin_44202064
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2020-08-04 21:23
科研
支持向量机学习笔记:数学过程及经典Tutorial
SVM的历史过程:早在20世纪60年代,Vapnik就已奠定了统计学习的基本理论基础,如经验风险最小化原则下统计学习一致性的条件(
收敛性
、收敛的可控性、收敛与概率测度定义的无关性,号称机
LinJM-机器视觉
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2020-08-04 10:42
算法与理论研究
libsvm代码阅读
最优化方法 19:近似梯度下降
前面讲了梯度下降法、次梯度下降法,并分析了他们的
收敛性
。上一节讲了近似梯度算子,我们说主要是针对非光滑问题的,这一节就要讲近似梯度算子在非光滑优化问题中的应用。
Bonennult
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2020-08-04 06:30
凸优化
最优化方法 20:对偶近似点梯度下降法
前面讲了梯度下降、次梯度下降、近似点梯度下降方法并分析了
收敛性
。一开始我们还讲了对偶原理,那么如果原问题比较难求解的时候,我们可不可以转化为对偶问题并应用梯度法求解呢?
Bonennult
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2020-08-04 06:30
凸优化
凸优化学习笔记17:次梯度下降法
那如果现在对于不可导的函数,我们就只能沿着次梯度下降,同样会面临步长的选择、方向的选择、
收敛性
分析等问题。
Bonennult
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2020-08-04 06:29
凸优化
栈式自编码
所以,这样的网络会更容易训练,并且有更快的
收敛性
及更好的准确度。栈式自编码常常被用于预训练(初始化)神经网络之前的权重预训练步骤。例如,在一个分类问题上,可以按照从前向后的顺序执行每一层通
小 小 羊
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2020-08-03 23:44
tensorflow的学习
凸优化学习-(二十五)无约束优化算法——最速下降法
凸优化学习最速下降法实为最陡下降法,
收敛性
质类似于梯度下降法。
明远湖边的秃头
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2020-08-03 23:44
#
凸优化
EM算法详解
目录1.EM算法详解、及其
收敛性
2.EM算法在混合高斯模型学习中的应用3.EM—变分推断1.EM算法详解、及其
收敛性
参考:【1】EM算法详解:实例【2】EM算法原理总结-刘建平Pinard-博客园【3】
满腹的小不甘
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2020-08-03 21:02
自然语言处理
机器学习
最优化方法 26:不动点迭代
这一节则主要是针对算法的
收敛性
进行分析,试图从一个更加抽象的层面,利用不动点迭代的思想,把上面的算法综合起来,给一个比较general的
收敛性
分析方法。1.什么是不动点?
Bonennult
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2020-08-03 11:28
凸优化
Digression:The perceptron learning algorithm(感知机学习算法)
Digression:Theperceptronlearningalgorithm离散:(感知机学习算法)本章主要讲解感知机算法:1.感知机算法的假设函数2.感知机算法的损失函数含说明,
收敛性
的证明3.
召风
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2020-08-03 01:33
Stanford
Machine
Learning
Python
FedProx——异构网络的联邦学习优化
McMahan17年文章的基础上,对FedAvg做的改进,增加了一个修正项,称为proximalterm,其本质是对本地模型权重参数和全局模型权重参数的一个差异限制,一次来增加模型训练的稳定性和模型的
收敛性
有毒的大妖怪
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2020-08-03 00:39
炉温
paper
SVM求解_SMO 机器学习
主要解如下凸二次规划对偶问题:求解过程中里面关于二次规划算法
收敛性
证明,看了很多文档一直没找到。
chengxf2
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2020-08-02 23:24
人工智能
统计学习方法笔记
1.2监督学习1.3统计学习三要素1.4模型的评估与选择1.5泛化能力1.6生成模型和判别模型Chap2:感知机2.0分类问题2.1感知机模型2.1.1假设空间2.1.2评价准则2.1.3学习算法2.2
收敛性
证明
Captaincoke
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2020-08-02 23:16
机器学习之路
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