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BFGS拟牛顿法
《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
实验结果收敛性排名1-14分别是a=1,BB(1),BB(2),a=0.3,a=0.1,a=1.3,a=0.03,CG,DFP,
BFGS
,0.01,steepsetDescent,TurstRegionwithDogLeg
小明知道
·
2020-09-12 01:36
最优化计算方法
训练方法选择:SGD和L-
BFGS
,两者的区别为
训练逻辑回归的方法有:SGD和L-
BFGS
,两者的区别为:SGD:随机从训练集选取数据训练,不归一化数据,需要专门在外面进行归一化,支持L1,L2正则化,不支持多分类。
道法—自然
·
2020-09-11 23:28
机器学习
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
深入浅出最优化
算法
python
深度学习
机器学习
线性代数
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
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。
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
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2020-09-11 22:21
数学基础
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
优化算法
深度学习优化算法
机器学习优化算法
Adam
SGD
牛顿法
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
机器学习算法总结
牛顿法及
拟牛顿法
(L-
BFGS
)
为了搞懂L-
BFGS
,发现资料很少。注意点:在牛顿法中,当H(x)是正定矩阵的时候,函数f(x)的极值为极小值。由于很多H(x)都是非正定的,所以引入了
拟牛顿法
。
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
Optimization
Algorithm
优化算法
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
机器学习
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
算法
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
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
机器学习
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
机器学习
百度最近提出了一个shooting算法,该算法比L-
BFGS
快了十倍
百度最近提出了一个shooting算法,该算法比L-
BFGS
快了十倍。由于L-
BFGS
算法的迭代方向不是最优的,所以我猜想shooting算法应该是在迭代的方向上做了优化。
wuzuyu365
·
2020-08-25 05:20
深度学习
优化
百度
迭代
算法
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
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
漫步最优化
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
最优化算法
BFGS
优化算法的理解以及LBFGS源码求解最优化问题
关于最优化求解,吴军有篇blog讲的很不错,证明和解释都很清楚,具体可以参考http://www.cnblogs.com/joneswood/archive/2012/03/11/2390529.html。这里根据那篇blog的内容,主要讲解运用最广泛的LBFGS的算法思想和LBFGS源码的求解实际的最优化问题。理论部分一般优化算法中,比较简单的是梯度下降法,其主要思想为:给定目标函数f(x),给
痞子兵
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2020-08-24 01:29
优化算法
optimization
迭代
BFGS
L-BFGS
拟牛顿迭代法
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
深度学习原理推导
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
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2020-08-23 06:30
算法面试
优化算法
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
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2020-08-22 23:32
数学基础(已完结)
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
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2020-08-22 22:21
机器学习
推荐系统
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
技术——机器学习
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
算法
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
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2020-08-22 14:55
机器学习 ---- 条件随机场
目录1.什么是条件随机场2.马尔科夫过程3.隐马尔科夫算法4.条件随机场(以线性链条件随机场为例)4.1定义4.2基本问题4.3概率计算问题4.4前向-后向算法5.
BFGS
算法6.预测问题1.什么是条件随机场条件随机场是一种无向图模型
疯子书生z
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2020-08-22 13:28
机器学习
python
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-
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2020-08-22 13:41
序列数据
概率图模型PMG
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
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2020-08-22 12:17
DataWhale机器学习
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
机器学习
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
学习笔记
优化方法
梯度下降法
牛顿法
拟牛顿法
随机梯度下降与卷积神经网络
梯度下降概述诸如L-
BFGS
之类的批优化方法每次更新都使用整个训练集,能够收敛到局部最优。因为要设置的超参数很少,所以很好用,matlab里也有许多类似minFunc
weixin_34355881
·
2020-08-21 22:31
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
机器学习篇
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
孤鸿子_
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2020-08-20 22:22
math
大疆2018网申之机器学习算法工程师笔试题B卷
一、单选1.SVM&Logistic算法2.稠密矩阵计算顺序的效率3.特征数据归一化4.神经网络中激活函数的特征及选择5.Adagrad&L-
BFGS
二、多选1.LogisticRegression同时加入
RainJeyin
·
2020-08-19 23:43
笔试
BFGS
BFGSstep1.根据泰勒公式,省略掉高阶项:f(x)≈f(xk+1)+∇f(xk+1)⋅(x−xk+1)+12⋅(x−xk+1)T⋅∇2f(xk+1)⋅(x−xk+1)f(x)≈f(xk+1)+∇f(xk+1)⋅(x−xk+1)+12⋅(x−xk+1)T⋅∇2f(xk+1)⋅(x−xk+1)再两边取导数得∇f(x)=∇f(x+1)+Hk+1(x−xk+1)∇f(x)=∇f(x+1)+Hk+1(
PoemK
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2020-08-19 06:45
用L-
BFGS
法训练最大熵模型做分类
defchangelabels(labels):#对标签进行处理,使得第一个标签为0,第二个标签为1,依次递增index=0labeldict=dict()foriinrange(np.shape(labels)[0]):iflabels[i]notinlabeldict:#如果该标签未曾出现过labeldict[labels[i]]=index#在字典中加入该标签index+=1labels[i
东明山庄
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2020-08-19 04:59
DataMining
机器学习理论与实践
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
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2020-08-19 03:41
学习笔记
《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
BFGS
3.最大熵模型3.1原理3.2
eveiiii
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2020-08-19 03:18
统计学习
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
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2020-08-19 03:35
机器学习
机器学习入门之《统计学习方法》笔记整理——最大熵模型
最大熵模型目录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模型学习的最优化算法算法(改进的迭代尺度算法IIS)算法(最大熵模型学习的
BFGS
算法)小结参考文章最大熵原理 最大熵原理是概率模型学习的一个准则
Quanfita
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2020-08-19 03:48
机器学习
机器学习笔记
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
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
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2020-08-19 00:32
机器学习
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
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2020-08-19 00:17
机器学习
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
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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
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2020-08-19 00:09
学习笔记
统计学习方法(李航)学习笔记
等式与不等式约束的序列二次规划(SQP)
这里面的解法比之前的稍微复杂一点,用到了linesearchmethod以及
BFGS
下降。使用linesearch是为了增加搜索的鲁棒性,确保在任意的初始点都可以最后收敛到局部最优或者全局最优点。
gophae
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2020-08-19 00:59
数学理论
凸优化
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
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2020-08-19 00:36
机器学习
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