阻尼牛顿法

大佬的面试问题解析

0&pos=6&page=21.gbdt,xgboost,lgbm的区别(阿里，头条)参考之前整理过的帖子：https://www.jianshu.com/p/f73a80c221982.梯度下降法，牛顿法
文哥的学习日记·2019-10-31 09:26

A-03 牛顿法和拟牛顿法

目录牛顿法和拟牛顿法一、牛顿法详解1.1无约束最优化问题1.2牛顿法迭代公式1.3牛顿法和梯度下降法二、牛顿法流程2.1输入2.2输出2.3流程三、拟牛顿法简介更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python
十七岁的有德·2019-10-16 17:00

02-04 线性回归

、线性回归详解3.1线性模型3.2一元线性回归3.2.1一元线性回归的目标函数3.2.2均方误差最小化——最小二乘法3.3多元线性回归3.3.1均方误差最小化——最小二乘法3.3.2均方误差最小化——牛顿法
十七岁的有德·2019-10-16 17:00

02-12 Logistic(逻辑)回归

3.2.1让步比3.2.2Sigmoid函数图像3.3二元逻辑回归的目标函数3.3.1不同样本分类的代价3.4二元逻辑回归目标函数最大化3.4.1梯度上升法3.4.2线性回归和逻辑回归的参数更新3.4.3拟牛顿法
十七岁的有德·2019-10-16 17:00

Android DSelectorBryant 单选滚动选择器

单选滚动选择器、diy丰富、有阻尼效果、简单美观、触摸or点击模式(RollingSelector,DiyRich,DampingEffect,SimpleandBeautiful,TouchorClickMode
YangBryant·2019-10-11 11:00

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YangBryant·2019-10-11 11:00

Quasi-Newton拟牛顿法（共轭方向法）

Quasi-Newton拟牛顿法（共轭方向法）1.Introduction2.牛顿法2.1不能保证收敛2.2Hessian计算复杂3.共轭方向法3.1共轭方向3.2共轭方向上可以收敛到极小3.3共轭梯度法得到的是
hhhliuye·2019-10-09 11:39

概率论的学习笔记

无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会产生震荡的情况牛顿法二阶收敛
向阳小木·2019-10-04 22:00

2019-08-30毕节大众帕萨特汽车音响处女之作让你听到爽炫车汇音响改装私人定制

车上维修孔多导致门板刚性差、阻尼小，要想让中低频下潜更深动态更好就需要增加门板的阻尼，四门隔音就是起这个作用这套系统是主动
哭的心都有·2019-09-29 17:11

Android实现果冻滑动效果的控件

下面为大家介绍一下JellyScrollView，是我继承ScrollView的一个有阻尼的效果的果冻滑动控件。
·2019-09-25 07:05

Android ScrollView取消惯性滚动的方法

ScrollView中惯性滚动的效果，想让这个ScrollView慢一点滑动或者接近drag(拖拽)操作，就提出了添加阻尼的说法。只要重新fling方法即可，将velocity值极至缩小。
·2019-09-24 12:20

自动微分及Tensorflow实现

通常情况下无法得到驻点的解析解，因此只能采用数值优化算法，如梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法。这些数值优化算法都依赖于函数的一阶导数值或二阶导数值，包括梯度与Hessian矩阵。
殉道者之花火·2019-09-20 10:12

如何提升程序员的键盘使用效率

1.机械键盘敲击起来更加有手感，但是比普通键盘阻尼要大一些，如果用弹簧结实的黑轴去打字，速度快的时候很容易漏字，并不推荐程序员使用，如
SA19225239·2019-09-18 21:00

Android -------- BouncingJellyView 果冻视图（阻尼效果）

分享一个不错的效果，分享给大家BouncingJellyView果冻视图，就像果冻一样伸缩弹跳，也叫阻尼效果。这个效果在MIUI上面到处都可以看到。
切切歆语·2019-09-17 23:14

Android -------- BouncingJellyView 果冻视图（阻尼效果）

分享一个不错的效果，分享给大家BouncingJellyView果冻视图，就像果冻一样伸缩弹跳，也叫阻尼效果。这个效果在MIUI上面到处都可以看到。
切切歆语·2019-09-17 23:14

非线性最小二乘问题理解（包括最速下降法、牛顿法、线搜索法、置信区间法和阻尼法等）

简单介绍一下对非线性最小二乘问题的数学理解，有不足之处还望批评指正~一、最小二乘问题定义No1.最小二乘问题定义：找到一个使得F(x)值最小，即使残差平方和最小。（式中1/2作为常数对问题本质没有影响，有的地方也没有这个1/2)。对于F(x)最小，则又分为局部最小No2和全局最小No3No2.局部最小for即在一个固定领域内，使得最小。No3.全局最小即使得在整个函数定义域最小。对代价函数F(x)
文锦渡·2019-08-25 11:26

HDR高阻尼隔震橡胶支座报价行情

公路桥梁高阻尼支座上下端有联接板，这些联接板能使隔震支座与基础和上部结构联接成为一个整体。
密封胶·2019-08-20 17:02

HDR高阻尼隔震橡胶支座报价行情

公路桥梁高阻尼支座上下端有联接板，这些联接板能使隔震支座与基础和上部结构联接成为一个整体。
密封胶·2019-08-20 17:02

大数据学习笔记之Spark（八）：Spark机器学习解析

4.1梯度下降4.2牛顿法4.3
Leesin Dong·2019-08-19 13:16

手写高斯牛顿曲线拟合（c++)

拟合曲线：取100个带有高斯噪声的数，利用高斯牛顿法进行拟合求取估计值a,b,c;主要步骤:1.构造误差项；2，求雅克比，以及cost3，判断cost是否小于上次cost，小：执行4，大：输出结果；4，
范国豪·2019-08-17 21:15

机器学习中的优化方法

1.2.常用优化器SGDMomentumNesterovAdagradAdadeltaAdam指数加权平均带偏差修正的指数加权平均2.牛顿法2.1.求解方法前提牛顿法是为了求解函数值为零的时
木子十千·2019-08-16 11:18

利用梯度下降法和牛顿法求开方

假如现在要求的是根号2即x2=2x^2=2x2=2的解使用梯度下降法梯度下降主要通过求梯度为0的点，得到凸函数的全局最小值。首先构建损失函数为凸函数的目标函数,使得目标函数的最小值对应的是我们要求的值由x2=2x^2=2x2=2我们可以构建一个损失函数L=(x2−2)2L=(x^2-2)^2L=(x2−2)2这里为什么不直接用x2−2x^2-2x2−2是因为其最小值对应的x不是我们要求的x.构建了
很吵请安青争·2019-08-10 17:19

机器学习视觉图像算法工程师--面试笔试--常考知识点乱找总结

目录经验风险最小化结构风险最小化最大似然估计归一化，标准化激活函数（Sigmoid,tanh,Relu）特征图大小计算凸集概念是否需要归一化无监督学习方法增大感受野方法正则化作用和方法计算进行了多少次乘-加操作梯度下降法和牛顿法的优缺点
路人甲ing..·2019-07-31 22:12

机器学习算法

我们都知道给定(x,y)作为训练数据，使用如下的目标函数进行优化：然后使用优化方法，比如说梯度下降算法（或者牛顿法等）对上面的目标进行优化：但是为什么直接使用平方差作为损失函数能够进行先行回归？
Flyingzhan·2019-07-30 22:42

梯度下降与牛顿法

知识交点：梯度下降与牛顿法梯度下降：θ1=θ0−α∇J(θ0)\theta_{1}=\theta_{0}-\alpha\nablaJ(\theta_0)\quadθ1=θ0−α∇J(θ0)evaluatedatθ0
Fainke·2019-07-26 16:27

最小二乘法与最小一乘法

ATA)−1ATbx=\left(A^{T}A\right)^{-1}A^{T}bx=(ATA)−1ATb得到全局最优，但是在非线性最小二乘问题中无法用此方法求解，此时就需要迭代法来求解，比如梯度下降法，牛顿法
Fainke·2019-07-26 16:08

Leetcode刷题第一周--二分法

二分法模板begin=0end=n-1whilebeginx:returnielifi**2x:end=i-1#牛顿法r=xwhiler>x/r:r=(r+x/r)//2returnint(r)Leetcode35
冰冰爱吃冰淇淋·2019-07-12 22:15

python实现共轭梯度法

共轭梯度法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
Tomator01·2019-07-03 14:53

牛顿法

牛顿法用于最优化在最优化的问题中，线性最优化至少可以使用单纯行法求解，但对于非线性优化问题，牛顿法提供了一种求解的办法。
genghaihua·2019-06-27 20:07

《机器学习》-周志华 第三章：线性模型 读书笔记一

3.2.1指数分布族3.2.2广义线性模型的三条假设3.3对数几率回归(logisticregression)3.3.1用logit变换解释模型3.3.2用广义线性模型解释模型3.3.3梯度下降求解3.3.4牛顿法求解数据集
ErinLiu❤·2019-06-25 00:00

【机器学习之数学】03 有约束的非线性优化问题——拉格朗日乘子法、KKT条件、投影法

凸优化问题下的拉格朗日法1.2罚函数法2对梯度算法进行修改，使其运用在有约束条件下2.1投影法2.1.1梯度下降法to投影梯度法2.1.2正交投影算子References相关博客梯度下降法、最速下降法、牛顿法等迭代求解方法
wuliytTaotao·2019-06-24 20:00

Android下拉阻尼效果实现原理及简单实例

前言本文将通过代码讲解下拉阻尼效果的实现原理。实现灵感来源于这篇博客，但是这篇博客的代码并不能让我满意，或者说是糟糕的，不过还是非常感谢作者带给我的启发。
codog_main·2019-06-15 08:08

【leetcode】第69题 x 的平方根 牛顿迭代法实现求平方根函数 C++

这题属于简单题，但是因为学到了新的算法：牛顿迭代法（或牛顿法），这里做一下记录。题目描述：实现intsqrt(intx)函数。计算并返回x的平方根，其中x是非负整数。
Steve_Stone·2019-06-15 00:03

Android安卓下拉阻尼效果实现原理及简单实例

转载请注明出处：codog_main的博客前言  本文将通过代码讲解下拉阻尼效果的实现原理。  
codig·2019-06-07 09:59

【优化方法】拟牛顿法之DFP算法

一、牛顿法回顾上一篇牛顿法(NewtonMethod)中介绍了牛顿法的基本思路，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。
大白菜—NLP·2019-05-21 17:45

【优化方法】牛顿法——Newton Method

一、牛顿法主要有两个应用方向：求方程的根求函数最优化求解二、求方程的根：假设我们现在要求方程f(x)=0f(x)=0f(x)=0的根x∗x^*x∗：第一步：对f(x)f(x)f(x)进行一阶泰勒展开：f
大白菜—NLP·2019-05-20 19:06

数值分析-牛顿法迭代求方程的根

doublenewton1(doublex);doublenewton2(doublex);doubleresult;doublee=0.00000001;intk=0;printf("—————————牛顿法的
style_x·2019-05-16 19:32

【精】算法工程师学习线路图，共同进步，随时保持更新

、不确定性来源六、常见概率分布七、先验分布与后验分布八、测度论九、信息论【2019.6月大学概率论部分全部完成】3.数值计算基础一、数值稳定性二、Conditioning三、梯度下降法四、海森矩阵四、牛顿法五
Byweiker·2019-05-12 13:46

【精】算法工程师学习线路图，共同进步，随时保持更新

、不确定性来源六、常见概率分布七、先验分布与后验分布八、测度论九、信息论【2019.6月大学概率论部分全部完成】3.数值计算基础一、数值稳定性二、Conditioning三、梯度下降法四、海森矩阵四、牛顿法五
Byweiker·2019-05-12 13:46

机器学习基础-梯度下降方法与牛顿法

相关概念：步长(learningrate):步长决定了梯度下降过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度特征(feature):样本输入矩阵求导的链式法则：公式一：公式二：假设函数(hypothesisfunction):监督学习中，为拟合输入样本，使用的假设函数，记为损失函数(lossfunction):为评估模型拟合好坏，用损失函数度量拟合程度。损失函数极小化意味着拟合程度最好，对应的模型参数即为最
田田ww·2019-05-11 14:05

拉格朗日乘子法 - KKT条件 - 对偶问题

对于无约束优化问题：\(\min\limits_\boldsymbol{x}f(\boldsymbol{x})\)(本篇为形式统一，只考虑极小化问题)，一般可直接求导并用梯度下降或牛顿法迭代求得最优值
massquantity·2019-05-04 19:00

大白话5分钟带你走进人工智能 - 第二十一节 牛顿法和L-BFGS求函数最优解

第二十一节牛顿法和L-BFGS求函数最优解这一节中，我们讲解一个新的求函数最优化的方法就是L-BFGS。以下是本节目录。
L先生AI课堂·2019-05-04 11:00

iOS动画：Layer弹簧（6）

影响波形状的因素主要4个：damping:阻尼系数mass:质量stiffness:弹性系数initialvelocity:初速度当使用UIKit中的弹簧效果animate方法时，你只能配置其中的两个参数
jackyMon·2019-04-28 15:47

机器学习萌新必备的三种优化算法（牛顿法、梯度下降法、最速下降法）

对于牛顿法，函数的二阶导数必须也是连续的，我们假设函数是凸函数，从而保
ruiding.neu·2019-04-26 13:58

几种常见的优化算法

目录神经网络优化最重要的思想:1.梯度下降法（GradientDescent）(一阶)2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）(二阶)2.1牛顿法2.2
alanjia163·2019-04-24 23:55

机器学习萌新必备的三种优化算法 | 选型指南

作者|NasirHemed编译|Rachel出品|AI科技大本营（id：rgznai100）【导读】在本文中，作者对常用的三种机器学习优化算法（牛顿法、梯度下降法、最速下降法）进行了介绍和比较，并结合算法的数学原理和实际案例给出了优化算法选择的一些建议
AI科技大本营·2019-04-24 16:57

[工程优化]共轭方向法(Conjugate direction method)的共轭梯度法(Conjugate gradient method)实现【附python代码】

文章目录引用Preliminaries梯度与梯度下降矩阵(半)正定线性方程组正交向量共轭方向及共轭方向组牛顿法(Newton'smethod)共轭方向法从几何出发说明共轭方向法的有效性共轭方向的理解避免锯齿现象共轭方向法的数理基础共轭方向法的效率一维搜索的性质
身披白袍·2019-04-21 23:55

牛顿法与拟牛顿法总结

1)牛顿法假设目标函数为f(x)f(x)f(x)牛顿法推导：将f(x)f(x)f(x)在xkx^kxk用泰勒公式二阶展开，得f(x)=f(x(k))+gkT(x−x(k))+12(x−x(k))TH(x
Nick-Hwong·2019-04-21 22:40

最优化方法——BGFS变尺度算法

目录1、BGFS基本思想2、BGFS变尺度算法的计算公式3、BGFS变尺度算法Python实现4、结果关于下面的部分，请看我的另一篇博客最优化方法——最速下降法，阻尼牛顿法，共轭梯度法1、不精确一维搜素
敲键盘的钢琴师·2019-04-18 22:29

cv岗位 - 深度学习面试知识总结（不断更新）

3.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?）二、损失函数1.为什么神经网络中用CE交叉熵代替了MSE三、BN层前世今生前提：理解归一化的作用1.BN层提出的
Snoopy_Dream·2019-04-15 16:29
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