博文内容为机器学习的一些概念有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证线性回归的原理线性回归损失函数、代价函数、目标函数优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)线性回归的评估指标

目前的优化方法主要有：一、spark优化方法介绍一阶GradientDescent梯度下降StochasticGradientDescent随机梯度下降二阶Limited-memoryBFGS（有限内存的拟牛顿法

开始尝试进行机器学习算法的一些查缺补漏知识的整理，主要还是之前没有注意的一些点吧，之前的一篇补充了线性回归与梯度下降算法的一些细节，这篇文章主要是对逻辑回归算法模型的细节梳理，以及常用的两种优化算法，包括梯度下降和拟牛顿法

平常我们求解最优问题，通常采用最小二乘法，梯度下降法，高斯牛顿法，牛顿法，拟牛顿法，列-马算法等等。

先说结论：不用换旧版的MDK，直接使用新版MDK下载安装旧版的DFP包安装2.2.0和2.2.1版的包皆可。

使用MDK开发工具进行STM32微控制器的应用开发需要安装软件包，软件包包括设备驱动程序库STM32F1XXX_DFP.XXX.pack（对于KeilMDK5而言是根据开发设备的不同选择性安装，MDK4

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作为最优解。那么，如何找到那个底部的最优参数解呢，如何由一个初始值，一步一步地接近该最优解呢。寻优方法，

Hessian矩阵是n∗nn∗n的所以空间复杂度会很高f(xk+1)=f(xk)−1/2gTH−1gf(xk+1)=f(xk)−1/2gTH−1g，所以当f是convex时，牛顿法迭代目标函数一定会下降，但是深度学习是non-convex，所以牛顿法并不是太适用。

后面还会就牛顿法，拟牛顿法和高斯牛顿法等最优化算法等相关的文章。梯度下降法或者最速下降法，是求解无约束最有问题的一种最常用方法。它是迭代算法，每部都需要求解目标函数的梯度。

下面会讨论一些常用的优化方法：梯度下降法家族、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、NesterovMomentum、Adagrad、RMSprop、Adam等。

1、梯度下降法梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想：用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。缺点：靠近极小值时收敛速度减慢，求解需要很多次的迭代；直线搜索时可能会产生一些问题；可

梯度下降法SGDBGD牛顿法基本牛顿法全局牛顿法拟牛顿法DFPBFGSL-BFGS共轭梯度启发式*解决约束优化问题：拉格朗日乘数法1.梯度下降法过程梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。

1过拟合参考链接：机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些Normalization方法：BN，LN等L1与L2正则化的区别2线性回归优化方法优化方法：梯度下降法最小二乘法（公式法）牛顿法拟牛顿法2.1牛顿法牛顿法推导

目录0.几个数学概念1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）3.共轭梯度法（ConjugateGradient

1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）3.共轭梯度法（ConjugateGradient）4.启发式优化方法

意法半导体(ST)发布稳健可靠的USBType-C™控制器，内置保护机制，节省空间并提升操作安全性STUSB4710DFP控制器主要用于电源提供端STUSB1602可管理电源或设备里的USBType-C

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

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。

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

目录链接(1)牛顿法(2)拟牛顿条件(3)DFP算法(4)BFGS算法(5)L-BFGS算法作者:peghoty出处:

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)+(

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

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

由于很多H(x)都是非正定的，所以引入了拟牛顿法。在拟牛顿法中，令x=xk，这样就得到了式子（5）,这个式子在李航的书中没有给出具体解释，这里我秒懂了。。。式子（5）上方的文字也很重要。

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

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。

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+

常见的参数估计方法有：梯度下降、牛顿法、拟牛顿法。

数字光栅投影（DigitalFringeProjector，DFP）三维测量系统主要由相机、投影设备(Projector)和计算机三部分组成，如图所示。

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。

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

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

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

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。

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

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

  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

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（

【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

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？

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

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

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，

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

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

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。

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。

\ARM\PACK\Keil\STM32F1xx_DFP\2.2.0\Device\Include\stm32f10x.h(8302):error:#5:cannotopensourceinputfile"stm32f10x_conf.h

手把手教你创建LWIP模板例程开发环境：CubeMX5.6.1(packages--F4--1.25.0)、Keil5(5.30.0.0--Keil.STM32F4xx_DFP.2.9.0)硬件开发板平台

手把手教你制作TouchGFX的工程模板开发环境：CubeMX5.6.1(packages–F4–1.25.0)、Keil5(5.30.0.0–Keil.STM32F4xx_DFP.2.9.0)、TouchGFX