牛顿法

机器学习｜逻辑回归｜吴恩达学习笔记 | 牛顿法

前文回顾：多变量线性回归分类问题举例：判断一封电子邮件是否是垃圾文件判断一次金融交易是否是欺诈区分肿瘤是恶性的还是良性的在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误），即我们要预测的变量y是离散的值，这里要用到的是逻辑回归算法。它的性质是：它的输出值永远在0到1之间。假说表示对于以下的乳腺癌分类问题，我们可以用线性回归的方法求出适合数据的一条直线：根据线性回归模型我们只能预测
啦啦右一·2023-03-21 07:38

Optimization for Data Science学习笔记-8

课程8是和梯度下降法不同的另一种解决无约束问题的算法——牛顿法和梯度下降法一样，牛顿法也是寻找导数为0的点，同样是一种迭代法。
+1+1+1+1+1·2023-03-20 07:36

SICP-9-1.3

作为一个语言基础的人看SICP，语法比较简单数学基础成了薄弱环节在演示方法作为返回值的时候介绍了牛顿法求根号将求根号转化成函数，通过猜测值经过函数运算的结果与要求的结果，更快收敛到结果处的值方法嵌套方法
AstronautOO7·2023-03-20 02:06

梯度下降和牛顿法

这里主要讨论梯度下降法和牛顿法的原理1.梯度下降法形式：，其中为损失函数，为模型参数下面将推导这一形式的由来.首先，需要用到多元函数的一级泰勒展开式：如果忽略高阶无穷小，即是的领域，那么等号就会变为近似相等
zuomeng844·2023-03-18 20:48

深度学习之softmax损失函数

优化方法：梯度下降法，牛顿法机器学习一般包含两类参数：超参数和参数。超参数的数目通常不多，在10以内;参数的数目可能很多，如卷积神经网络中有近千万个参数
小码农--向日葵·2023-03-15 02:47

LogisticRegression & Maxent（面试准备）

接下来应用极大似然估计法估计模型参数：设：似然函数为：对数似然函数为：直接对求导是无法得到解析解的，因此采用梯度下降法或者拟牛顿法等方法优化。这里我们可以求解对各的梯度，为了推导简便，我们
单调不减·2023-03-14 10:33

基于MATLAB的无约束最优化方法

基于MATLAB的无约束最优化方法概述最速下降法牛顿法牛顿法阻尼牛顿法m滞留法G-P法L-M法共轭方向法共轭梯度法SW共轭梯度法DM共轭梯度法FR共轭梯度法PPR共轭梯度法变尺度法DFR法BFGS法概述无约束最优化方法是用于解决无约束函数求最小值问题
三下伍除二·2023-02-27 18:16

基于MATLAB的常用一维搜索方法

基于MATLAB的常用一维搜索方法一维搜索一般步骤成功-失败法0.618法（黄金分割法）二分法牛顿法二次插值法三次插值法一维搜索一般步骤1、选取初始点x0，令k=0；2、选取方向pk，使f（x）沿plk
三下伍除二·2023-02-27 18:16

tensorflow学习笔记：梯度下降与退化学习率

梯度下降是一种优化算法，常常被成为最速下降法（在运筹学中常提到的优化算法主要为最速下降法以及牛顿法。）。梯度下降的方向选取梯度的负方向，沿着下降方向按一定的学习率进行搜索，通过迭代迫近极小值。
heart_ace·2023-02-07 11:37

LOAM笔记及A-LOAM源码阅读

导读下面是我对LOAM论文的理解以及对A-LOAM的源码阅读（中文注释版的A-LOAM已经push到github，见A-LOAM-NOTED），最后也会手推一下LOAM源码中高斯牛顿法（论文中说的是LM
dxmcu·2023-02-07 09:42

矩阵分解（MF）方法及代码

一、基于投影梯度法的非负矩阵分解论文：Projectedgradientmethodsfornon-negativematrixfactorization代码：Matlab及Python源码二、基于类牛顿法的最小二乘矩阵近似解法论文
鼹鼠的胡须·2023-02-04 21:32

机器学习Sklearn Day6

对于二元逻辑回归来说，有多种方法可以用来求解参数θ，最常见的有梯度下降法(GradientDescent)，坐标下降法(CoordinateDescent)，牛顿法(Newton-Raphsonmethod
birdooo·2023-02-03 16:13

2018-12-26 牛顿法求解平方根

用牛顿法求平方根(define(averagexy)(/(+xy)2))(define(improveguessx)(averageguess(/xguess)))(define(sqrt-iterguessx
xiaojieLu·2023-02-01 13:32

机器学习之求解无约束最优化问题方法(手推公式版)

文章目录前言1.基础知识1.1方向导数1.2梯度1.3方向导数与梯度的关系1.4泰勒展开公式1.5Jacobian矩阵与Hessian矩阵1.6正定矩阵2.梯度下降法3.牛顿法4.拟牛顿法5.代码实现结束语前言
夏小悠·2023-02-01 12:52

视觉SLAM十四讲学习笔记-第六讲-非线性优化的实践-高斯牛顿法和曲线拟合

专栏系列文章如下：视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-开发环境搭建_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转矩阵和Eigen库_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转向量、欧拉
goldqiu·2023-01-31 22:13

机器人中的数值优化之修正阻尼牛顿法

本文ppt来自深蓝学院《机器人中的数值优化》目录1Newton'sMethod2PraticalNewton'sMethod1Newton'sMethod当我们引入函数的二阶信息就考虑到了curvatureinfo，这里先对函数进行泰勒展开，取二阶近似，对近似后的函数取最优解，通过梯度等于0得到一个等式当函数是二次型时，近似没有起到效果，迭代的过程就是求解原函数最优解的过程，因此当然一次迭代就能得
无意2121·2023-01-31 07:57

第十一章 拟牛顿法

11.1引言牛顿法是一种具有较高实用性的优化问题求解方法。牛顿法如果收敛，则收敛阶数至少是2。
Xuang123·2023-01-30 01:38

几个算法比较-草稿版

算法名称模型策略求解算法线性回归f(x)=WT⋅x+bf(x)=W^T\cdotx+bf(x)=WT⋅x+b最小二乘L(W,b)=(f(x)−y)2L(W,b)=(f(x)-y)^2L(W,b)=(f(x)−y)2梯度下降、牛顿法
约定写代码·2023-01-27 08:38

优化算法总结

机器学习中的无约束优化算法，包括最小二乘、梯度下降、牛顿/拟牛顿法；样本量不算很大，且存在解析解，可选用最小二乘法，速度快；样本量大时使用梯度下降或牛顿法，二者区别是梯度下降是梯度求解，牛顿法是二阶Hessian
3ce0470dc2f4·2023-01-26 14:51

Least Squares Fitting最小二乘法拟合(2)

文章目录5.最小二乘球5.1参数化5.2对圆心和半径进行初始估计5.3高斯牛顿法6.圆柱体的高斯牛顿策略6.1旋转的概念7.最小二乘法最佳拟合圆柱7.1参数化7.2圆柱的初始预估7.2.1轴上点的初始评估
树和猫·2023-01-24 11:49

Least Squares Fitting最小二乘法拟合(1)

文章目录LeastSquaresFitting1.1介绍1.2最小二乘法最佳拟合元素1.3最优化1.3.1线性最小二乘法1.3.2正规方程1.3.3特征向量与奇异值的分解1.3.4高斯牛顿法2.最小二乘法最佳拟合直线
树和猫·2023-01-24 11:49

python实现牛顿法_牛顿法求极值及其Python实现

原博文2018-01-2421:58−最初对于牛顿法，我本人是一脸懵的。其基本原理来源于高中知识。
weixin_39902508·2023-01-23 16:45

1.人工智能的数学基础

凸函数问题与梯度下降1.2.1凸集与凸函数1.2.2梯度下降1.2.3梯度下降的参数求解1.2.4梯度下降步骤1.2.5迭代的终止条件1.2.6代码实现1.3求最优解的方法1.3.1梯度下降法1.3.2牛顿法
data-master·2023-01-22 13:10

一维搜索的python实现

一维搜索python实现求解函数的参数说明：x1：初始迭代点，限牛顿法和梯度下降法a,b:初始搜索区间的左右端点，限黄金分割法和对分法iteration：最大迭代次数delta：当迭代前后的x的差值的绝对值小于
ersanwuqi·2023-01-21 08:24

【基础知识】第八章 线性回归和逻辑回归

这里我们通过计算预测值y,和真实值的差距单个样本点差距整个数据集的差距和的均值代入上述公式得第一种方法：牛顿法NewTon思想：对现有极小值点附近对f(x)做二阶泰勒展开，进而找到下一个估计值。
私はいつも好きです樱岛麻衣·2023-01-17 16:20

牛顿法求函数零点和极值点

文章目录牛顿法求解函数零点基本思想形象理解牛顿法求解函数极值点一维情况高维情况求极值点时与梯度下降法比较相同点不同点Reference牛顿法求解函数零点基本思想设有一个连续可导函数y=f(x)y=f(x
Black Magician·2023-01-16 21:36

收藏 | 机器学习最全知识点汇总（万字长文）

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达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
小白学视觉·2023-01-16 15:17

【收藏】机器学习与深度学习核心知识点总结

阅读大概需要33分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来源|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。
zenRRan·2023-01-16 15:17

基于python的人工智能数据处理常用算法

二分法`(BisectionMethod)和牛顿法
心随而动·2023-01-16 07:47

mindspore中的优化算法

优化算法牛顿法利用目标函数的二阶导数进行曲率校正来加速一阶梯度下降。
脑袋空空的Coduck君·2023-01-14 03:20

数值分析复习笔记-第七章-非线性方程求根

Chapter7非线性方程求根7.1前言本质：对一些n次代数多项式or超越方程，它们的根是难以通过解析方法求得，因此需采取数值方法主要有：二分法不动点迭代法：迭代加速牛顿迭代法：牛顿法、割线法7.2二分法数学基础
Linxson·2023-01-14 01:15

共轭梯度法（Conjugate Gradients）（3）

最近在看ATOM，作者在线训练了一个分类器，用的方法是高斯牛顿法和共轭梯度法。看不懂，于是恶补了一波。学习这些东西并不难，只是难找到学习资料。简单地搜索了一下，许多文章都是一堆公式，这谁看得懂啊。
Yemiekai·2023-01-13 11:04

共轭梯度法（Conjugate Gradients）（2）

最近在看ATOM，作者在线训练了一个分类器，用的方法是高斯牛顿法和共轭梯度法。看不懂，于是恶补了一波。学习这些东西并不难，只是难找到学习资料。简单地搜索了一下，许多文章都是一堆公式，这谁看得懂啊。
Yemiekai·2023-01-13 11:32

统计学习方法学习笔记-06-逻辑斯谛回归与最大熵模型01

首先介绍逻辑斯谛模型，然后介绍最大熵模型，最后讲述逻辑斯谛回归与最大熵模型的学习算法，包括改进的迭代尺度算法和拟牛顿法逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛分布设XXX是连续随机变量，具有下列分布函数和密度函数：μ\
尔呦·2023-01-13 08:10

白话机器学习数学——梯度下降与牛顿迭代

白话机器学习数学——梯度下降与牛顿迭代导言预备知识多元函数的泰勒展开式梯度的概念Hessian矩阵梯度下降法牛顿法拓展-坐标下降法总结导言机器学习中，我们为了得到最优结果，需要寻找函数的最值这。
伯纳乌纯白·2023-01-12 19:12

拟牛顿法BFGS的一些修正公式

牛顿法(NewtonMethod)牛顿法的基本思想是在极小点附近通过对目标函数f(x)f(x)f(x)做二阶Taylor展开，进而找到f(x)f(x)f(x)的极小点的估计值[1]。
菜菜编程·2023-01-12 09:26

方程根求解数值方法matlab实现二分法、牛顿法、斜截法，代码程序，手写思路，理论分析，最基本的操作

方程根求解数值方法matlab实现二分法、牛顿法、斜截法方程根求解数值方法matlab实现二分法、牛顿法、斜截法，代码程序，手写思路，理论分析，最基本的操作实验内容：理论手写思路实验代码程序1、二分法：
L℡T T·2023-01-11 17:55

牛顿法的简单介绍及Matlab实现

目录牛顿法原理简介使用牛顿法求解一元方程使用牛顿法求解平面定位问题参考文献牛顿法原理简介牛顿法的原理是利用函数f(x)f(x)f(x)的泰勒级数的前几项来寻找方程f(x)=0f(x)=0f(x)=0的根
SeisPiano·2023-01-11 17:25

【最优化方法】matlab程序实例———牛顿法和拟牛顿法

1.实验说明：牛顿法的基本思想是在迭代点xk初对目标函数f（x）进行二次函数近似，然后把二次模型的极小点作为新的迭代点，并不断重复这一过程，直至求得满足精度的近似极小点。
梁朝伟h·2023-01-11 17:24

牛顿法的matlab实现

简介：牛顿法是用来求解无约束优化问题的，它的基本思想是用迭代点xk处的一阶导数和二阶导数对目标函数进行二次函数近似，然后把二次模型的极小点作为新的迭代点，不断重复这一过程，直至满足精度的近似极小点。
大W～·2023-01-11 17:54

matlab-最速下降法，牛顿法，修正牛顿法，共轭梯度法，DFP法，坐标轮换发，单纯形法

最速下降法迭代步骤：最速下降法matlab实现：x0=[2;2];e=0.01;A=[2,0;0,50];f0=f(x0);g0=g(x0);temp=g0(1)*g0(1)+g0(2)*g0(2);whiletemp>e*ex=x0-(g0.'*g0)/(g0.'*A*g0)*g0;g0=g(x);temp=g0(1)*g0(1)+g0(2)*g0(2);if(tempe*ex=x0-G1*g0
猩猩嘿嘿嘿·2023-01-11 17:21

最优化方法matlab代码(一) 牛顿类方法

CSDN文库https://download.csdn.net/download/benchuspx/58807913目录1、最速下降法SD2、Newton方法和修正的Newton方法基本牛顿方法阻尼牛顿法混合牛顿方法
benchuspx·2023-01-11 17:50

【最优化算法】基于【MATLAB】的牛顿法【Newton Method】计算与推导

目前只会CURD点赞收藏留言都是我最大的动力文章目录一、牛顿法介绍二、牛顿法原理三、牛顿法步骤四、牛顿法代码五、牛顿法测试总结一、牛顿法介绍前面介绍过通过梯度
Ali.s·2023-01-11 17:50

【最优化理论】牛顿法+Matlab代码实现

文章目录1牛顿法简介2牛顿法原理3牛顿法推导4Matlab代码实现5低版本Matlab报错1牛顿法简介牛顿迭代法（Newton’smethod）又称为牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法（Newton-Raphsonmethod
WSKH0929·2023-01-11 17:49

Pytorch优化器全总结（三）牛顿法、BFGS、L-BFGS 含代码

目录写在前面一、牛顿法1.看图理解牛顿法2.公式推导-三角函数3.公式推导-二阶泰勒展开二、BFGS公式推导三、L-BFGS四、算法迭代过程五、代码实现1.torch.optim.LBFGS说明2.使用
小殊小殊·2023-01-10 06:24

最小二乘问题总结

最小二乘问题总结1.题外话2.最小二乘基础概念3.线性最小二乘问题的求解方法4.非线性最小二乘问题的求解方法4.1最快下降法4.2高斯牛顿法4.3LM阻尼最小二乘法4.4Dog-Leg最小二乘法1.题外话最近在学习深蓝学院的
Andy是个男子名·2023-01-09 09:21

数学：最小二乘问题

com2017.11.5Content在更大的背景下基本定义拟合函数最小二乘问题线性最小二乘问题和非线性最小二乘问题最小二乘问题的二次模型大残量问题和小残量问题算法LineSearchGauss-Newton拟牛顿法
lealzhan·2023-01-09 09:49

G2o，GTSAM，Ceres，Tensorflow优化器的方法比较

首先是一些背景知识：最速梯度下降法（GD）和牛顿法可以用来优化所有种类的函数。牛顿高斯和基于牛顿高斯的LM法只能用来优化非线性最小二乘。
chamomoe·2023-01-08 19:01

视觉SLAM十四讲第六讲

理解高斯牛顿法（Gauss-Newton）、列文伯格—马夸尔特方法（LevenburgMarquadt）等下降策略。学习Ceres库和g2o库的基本使用方法。
菜菜的阿远·2023-01-08 16:59

机器学习中的优化问题

本文从数学角度记录机器学习中的优化问题，内容包括优化问题类型、求解算法、应用，这其实对应着：定义问题—>模型解决问题—>算法应用内容概要1.目标函数的类型2.求解算法2.1一阶方法梯度下降2.2二阶方法牛顿法拟牛顿法
刘志赫的猫·2023-01-08 10:55
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