BFGS

Logistic回归(Logistic Regression)算法笔记(二)-scikit learn

本节不仅介绍了Logistic回归在sklearn中模型应用，还介绍了liblinear、牛顿法、拟牛顿法(DFP算法、BFGS算法、L-BFGS算法)、梯度下降、随机梯度下降等，正文如下，欢迎围观喔~
keepStriving·2019-12-30 16:40

TensorFlow实现多层感知机

多层感知机通过方向传播来学习模型，其中我们使用逻辑损失函数以及L-BFGS。K＋1层多层感知
羽恒·2019-12-15 11:33

Sherman-Morrison公式在BFGS算法的应用

Sherman-Morrison公式：设为可逆矩阵，，则可逆当且仅当，并且其逆矩阵是在BFGS算法中，已经得到递推公式，设为的实对可逆对称矩阵，，我们希望得到。为了方便叙述，省略下标。
Azur_wxj·2019-12-07 02:50

Quasi-Newton拟牛顿法（共轭方向法）

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Q上的共轭方向3.4算法效果4.拟牛顿法4.1拟牛顿法构造的是Q的共轭方向4.2确定Hk-秩1修正公式4.2确定Hk-DFP4.3确定Hk-BFGS4.4BFGSceres1
hhhliuye·2019-10-09 11:39

从线性回归到广义线性回归知识系统总结

0引言在机器学习、数据挖掘中线性回归、Logistic回归（一种非线性回归）是比较基础而且常用回归与分类算法，比如结合L-BFGS优化算法在工业级的大规模推荐系统中被比较多地应用。
StevenSun2014·2019-09-03 23:56

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

Box-constrained L-BFGS 相关知识拓展

Box-constrainedL-BFGS相关知识拓展box-constrainedoptimizationproblemhardproblemL-BFGS矩阵相关autoencoder变分自动编码器(
Evabook·2019-04-16 17:21

几种优化算法的读书笔记——梯度下降、牛顿法、拟牛顿法、随机梯度下降、AdaGrad、RMSProp、Adam及选择优化算法的建议

2.1特点2.2牛顿法2.2.1数学基础2.2.2思想2.2.3具体算法2.3拟牛顿法2.3.1数学基础2.3.2思想2.3.4具体算法2.4DFP算法2.4.1数学基础&&思想2.4.2具体算法2.5BFGS
Zjhao666·2019-03-11 18:45

机器学习面试必知：拟牛顿法（DFP和BFGS）

牛顿法的特点就是收敛快。但是运用牛顿法需要计算二阶偏导数，而且目标函数的Hesse矩阵可能非正定。为了克服牛顿法的缺点，人们提出了拟牛顿法，它的基本思想是用不包含二阶导数的矩阵近似牛顿法中的Hesse矩阵的逆矩阵。牛顿法的迭代公式x(k+1)=x(k)+λd(k)x^{(k+1)}=x^{(k)}+\lambdad^{(k)}x(k+1)=x(k)+λd(k)d(k)=−▽2f(x(k))−1▽f
Neekity·2019-03-11 15:09

【机器学习算法】牛顿法和拟牛顿法

文章目录1.牛顿法1.1算法推导2.拟牛顿法2.1DFP算法2.2BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)算法2.3Broyden类算法1.牛顿法  统计学习方法有了具体形式后就转换为最优化问题
Mankind_萌凯·2019-02-27 15:51

scipy.optimize优化器的各种使用

目录0.scipy.optimize.minimize1.无约束最小化多元标量函数1.1Nelder-Mead（单纯形法）1.2拟牛顿法：BFGS算法1.3牛顿-共轭梯度法：Newton-CG2约束最小化多元标量函数
jj_千寻·2019-02-22 22:53

常见AI面试题及答案

；缺失值处理（离散、连续）...机器学习常用loss、正则、sgd、l-bfgs、auc公式及优缺点、数据不平衡时的调参...booting：gbdt的loss、分裂节点依据、
haimianjie2012·2019-02-20 22:33

梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法 三类迭代法应用场景有何差别？

ByDatawhale知乎内容输出小组D1问题梯度下降法一族（如SGD、Adam）、牛顿法一族（如Gauss-NewtonMethod，LM法）、拟牛顿法一族（如L-BFGS）是机器学习中最常见的三大类迭代法
libh·2019-01-12 19:40

BFGS -mark一下

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Mercy_Li·2018-12-30 22:12

拟牛顿法，DFP算法及BFGS算法

转载须注明出处：http://www.codelast.com/在最优化领域，有几个你绝对不能忽略的关键词：拟牛顿、DFP、BFGS。名字很怪，但是非常著名。
凯尔斯基·2018-11-20 16:45

【Optimization】优化算法索引

鞍点和其他平坦区域悬崖和梯度爆炸长期依赖非精确梯度局部和全局结构间的弱对应优化的理论限制基本算法基于梯度的优化算法动量Nesterov动量参数初始化策略自适应学习率算法AdaGradRMSPropAdam选择正确的优化算法二阶近似算法梯度之上：基于Jacobian和Hessian矩阵的优化算法牛顿法LM法共轭梯度BFGS
鹅城惊喜师爷·2018-09-09 22:21

优化算法之梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法实例

其中拟牛顿法又包括DFP，BFGS，LBFGS。下面实现的优化算法实例主要参考https://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453。
GavinLiu1990·2018-08-28 19:34

机器学习入门-线性模型（二）

GradientDescentNormalequationConjugategradientBFGSL-BFGS由于难度原因本篇只关注gradientdescent梯度下降法，这个方法应用比较广泛,在无法使用正规方程法的许多条件下依然可以奏效
CallMeSP·2018-07-20 20:05

拟牛顿法推导

另外，在满足拟牛顿条件的基础上如何构造近似的海塞矩阵，这有很多种方法，比如：DFP算法，BFGS算法，L-BFGS算法以及Broy
随机漫步_·2018-07-20 15:11

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（四）：拟牛顿法、BFGS、L_BFDS、DFP、共轭梯度法

拟牛顿法拟牛顿法可以克服牛顿法计算量大的缺点，不在计算目标函数的Hesse矩阵，而是构造一个近似Hesse矩阵的对称正定矩阵，根据近似矩阵来优化目标函数，不同的近似构造Hesse的方法决定了不同的拟牛顿法，构造Hesse矩阵是需要满足拟牛顿条件的，拟牛顿条件是这样求得的，首先将f(x)在xk+1x_{k+1}xk+1处做二阶泰勒展开(忽略高阶项)：f(x)=f(xk+1)+∇f(xk+1)(x−x
大饼博士X·2018-07-15 01:23

L-BFGS剖析

机器学习中经常利用梯度下降法求最优解问题，通过大量的迭代来得到最优解，但是对于维度较多的数据，除了占用大量的内存还会很耗时，L-BFGS算法是一种在牛顿法基础上提出的一种求解函数根的算法，下面由简入深尽量用简洁的语言剖析算法的本质
golden_xuhaifeng·2018-04-04 15:22

梯度下降法和牛顿法的简单对比

梯度下降法和牛顿法机器学习问题可以分为两类：给定data求model；给定model求解θθ：SGD或BGD（沿一阶方向）Newton（沿二阶方向）BFGS（居于一、二阶方向之间）L-BFGS通过一个例子来对比两种求参算法的区别
Titan0427·2018-02-04 21:35

机器学习初探-常用优化算法介绍

具体包括梯度下降法(最速梯度下降)，牛顿法，几个拟牛顿法(包括DFP，BFGS，LBFGS等，共轭方向法，共轭梯度法，信赖域方法等不在本次做讨论)。
圣小童·2018-01-10 11:31

深度学习: gradient diffusion (梯度弥散)

Introduction从文章《梯度弥散》摘来的一段话：梯度下降法（以及相关的L-BFGS算法等）在使用随机初始化权重的深度网络上效果不好的技术原因是：梯度会变得非常小。
JNingWei·2017-12-18 00:00

非监督特征学习与深度学习（十一）----优化方法：随机梯度下降

优化方法：随机梯度下降（Optimization:StochasticGradientDescent）概览（Overview）批处理的方法，如有限内存BFGS，使用完整的训练集来计算下
冬之晓东·2017-09-23 10:53

从牛顿法到L-BFGS的算法演变

对具体推导过程有兴趣的同学请访问原博主的博客~)  拟牛顿法是求解非线性优化问题最有效的方法之一，其中DFP方法，BFGS方法以及L-BFGS方法都是重要的拟牛顿法。
DASEason·2017-09-10 09:22

拟牛顿法之BFGS算法

具有全局收敛性和超线性收敛速度BFGS公
张大鹏的博客·2017-04-21 13:24

斯坦福机器学习课程神经网络作业的Python实现

使用类封装可以由参数定义多层hiddenlayers使用scipy的minimize函数计算theta（尝试过多种算法，不解如何调整参数，使用BFGS算法返回MemoryError)如果自己实现循环不适用
ericzha·2017-03-16 15:48

最优化学习笔记(十九)——拟牛顿法(5)BFGS算法

一、BFGS算法的更新公式为了推导BFGS算法，需要用到对偶或者互补的概念，前边已经讨论过hessian矩阵逆矩阵的近似矩阵需要满足以下条件：Hk+1Δg(i)=Δx(i)0≤i≤k这是根据Δg(i)=
_Kevin_Duan_·2017-02-12 10:08

机器学习：利用卷积神经网络实现图像风格迁移 (三)

前面介绍了利用卷积神经网络实现图像风格迁移的算法原理和基于TensroFlow的代码实现，这篇博客对前面的代码做了一些改变，设置了一个imageresize函数，这样可以处理任意size的inputimage，而且我们尝试利用L-BFGS
Matrix_11·2017-01-13 16:15

机器学习：利用卷积神经网络实现图像风格迁移 (三)

前面介绍了利用卷积神经网络实现图像风格迁移的算法原理和基于TensroFlow的代码实现，这篇博客对前面的代码做了一些改变，设置了一个imageresize函数，这样可以处理任意size的inputimage，而且我们尝试利用L-BFGS
weixin_30614109·2017-01-13 16:00

系统学习机器学习之随机场(五)--CRF++源码L-BFGS算法补充

L-BFGS算法转自：http://blog.csdn.net/henryczj/article/details/41542049?
Eason.wxd·2016-12-26 11:12

多层感知机（MLP）算法原理及Spark MLlib调用实例（Scala/Java/Python）

多层感知机通过方向传播来学习模型，其中我们使用逻辑损失函数以及L-BFGS。K＋1层多层感知
liulingyuan6·2016-12-02 10:00

SciPy库主要功能

scipy.linalg线性代数：矩阵求逆分解行列式scipy.special特殊函数：贝塞尔椭圆伽玛erfscipy.fftpack快速傅立叶变换scipy.optimize优化算法无约束或有约束多元标量BFGS
HopefulLight·2016-10-16 12:14

深度学习之（十一）Deep learning中的优化方法：随机梯度下降、受限的BFGS、共轭梯度法

Deeplearning中的优化方法三种常见优化算法：SGD（随机梯度下降），LBFGS（受限的BFGS），CG（共轭梯度法）。
等待破茧·2016-06-22 17:12

深度学习基础（九）—— 深度学习中的优化方法

SGD（随机梯度下降），LBFGS（受限的BFGS），CG（共轭梯度法）References[1]deepautoencoderwithL-BFGS
lanchunhui·2016-05-09 10:00

OWL-QN算法

一、BFGS算法     算法思想如下：          Step1  取初始点，初始正定矩阵，允许误差，令；          Step2  计算；          Step3  计算，使得                                              
GarfieldEr007·2016-05-08 13:00

数值最优化：理解L-BFGS

数值最优化：理解L-BFGS数值最优化是很多机器学习中的核心，一旦你已经选定了模型和数据集，那么就需要通过数值最优化方法去最小化多元函数f(x)估计出模型的参数：x∗=argminf(x)通过求解上面的优化问题
zhihua_bupt·2016-05-07 11:58

数值最优化：理解L-BFGS

数值最优化：理解L-BFGS数值最优化是很多机器学习中的核心，一旦你已经选定了模型和数据集，那么就需要通过数值最优化方法去最小化多元函数f(x) 估计出模型的参数：x∗=argminf(x)通过求解上面的优化问题
geekmanong·2016-05-07 11:00

机器学习基础（五十九）—— 高级优化算法（L-BFGS、共轭梯度）

优化算法两大核心，一曰：方向，比如由负梯度方向给出；二曰：步长。迄今为止，我们的讨论都集中在使用梯度下降法来最小化J(θ)。如果你已经实现了一个计算J(θ)和∇θJ(θ)的函数，那么其实还有更精妙的算法来最小化J(θ)。举例来说，可以想象这样一个算法：它使用梯度下降，并能够自动调整学习速率α，以得到合适的步长值，最终使θ能够快速收敛到一个局部最优解。还有更妙的算法：比如可以寻找一个Hessian矩
lanchunhui·2016-04-29 10:00

梯度弥散

在深度神经网络中经常听说梯度弥散，下面就介绍一下，并搜集了当时的科学家是怎样避免的梯度弥散问题梯度下降法（以及相关的L-BFGS算法等）在使用随机初始化权重的深度网络上效果不好的技术原因是：梯度会变得非常小
Losteng·2016-03-30 23:00

梯度弥散

在深度神经网络中经常听说梯度弥散，下面就介绍一下，并搜集了当时的科学家是怎样避免的梯度弥散问题梯度下降法（以及相关的L-BFGS算法等）在使用随机初始化权重的深度网络上效果不好的技术原因是：梯度会变得非常小
losteng·2016-03-30 23:02

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 、
ljy2013·2016-01-14 10:00

寻找最优参数解：最速下降法，牛顿下降法，阻尼牛顿法，拟牛顿法DFP/BFGS

http://dataunion.org/20714.html感谢于建民的投稿，转载请注明出处：数盟社区机器学习的一个重要组成部分是如何寻找最优参数解。本文就常见寻优方法进行总结，并给出简单python2.7实现，可能文章有点长，大家耐心些。寻找最优参数解，就是在一块参数区域上，去找到满足约束条件的那组参数。形象描述，比如代价函数是个碗状的，那我们就是去找最底部（代价最小）的那个地方的对应的参数值
zdy0_2004·2015-11-22 14:00

用java写bp神经网络（一）

矩阵运算采用jblas库，然后逐渐增加功能，支持并行计算，然后支持输入向量调整，最后支持L-BFGS学习算法。 上帝说，要有神经网络，于是，便有了一个神经网络。
·2015-11-13 11:21

牛顿法与拟牛顿法，DFP法，BFGS法，L-BFGS法

牛顿法 考虑如下无约束极小化问题： $$\min_{x} f(x)$$ 其中$x\in R^N$,并且假设$f(x)$为凸函数，二阶可微。当前点记为$x_k$,最优点记为$x^*$。 梯度下降法用的是一阶偏导，牛顿法用二阶偏导。以标量为例，在当前点进行泰勒二阶展开： $$\varphi(x)=f(x_k)+f'(x_k)(x-x_k)+\frac{1}{2}f''(x_k)(x-x_k)
·2015-11-13 11:19

牛顿法与拟牛顿法学习笔记（一）牛顿法

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。
·2015-11-12 21:32

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。
·2015-11-12 17:08

牛顿法与拟牛顿法学习笔记（三）DFP 算法

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。
·2015-11-12 17:07

牛顿法与拟牛顿法学习笔记（五）L-BFGS 算法

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。
·2015-11-12 17:06
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