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DFP拟牛顿法
优化算法(一):牛顿法与
拟牛顿法
拟牛顿法
(Quasi-NewtonMethods)是求解非线性优化问题最有效的方法之一,在20世纪50年代由美国Arg
snowdroptulip
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2020-06-26 13:53
算法
最全的机器学习中的优化算法介绍
这些常用的优化算法包括:梯度下降法(GradientDescent),共轭梯度法(ConjugateGradient),Momentum算法及其变体,牛顿法和
拟牛顿法
(包括L-BFGS),AdaGrad
NirHeavenX
·
2020-06-26 04:48
学习笔记
算法
机器学习
优化
迭代
梯度下降法、随机梯度下降法、批量梯度下降法及牛顿法、
拟牛顿法
、共轭梯度法
http://ihoge.cn/2018/GradientDescent.htmlhttp://ihoge.cn/2018/newton1.html引言李航老师在《统计学习方法》中将机器学习的三要素总结为:模型、策略和算法。其大致含义如下:模型:其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条件概率分布或者决策函数。策略:就是使用一种什么样的评价,度量模型训练过程中的学习好坏的方法,同时根据这个方法去实施
ihoge
·
2020-06-25 20:40
机器学习
进化计算读书笔记(一)
传统的求解方法有牛顿法、最速下降法、
拟牛顿法
、共轭梯度法等。由于传统优化方法通常要用相关系数的导数信息,而这些导数信息时由极限确定的,只能反映相关函数的局部特征,
晓风wangchao
·
2020-06-25 18:20
读书笔记
线性回归算法梳理----学习笔记
1.机器学习的一些概念2.线性回归的原理3.线性回归损失函数、代价函数、目标函数4.优化方法(梯度下降法、牛顿法、
拟牛顿法
等)5.线性回归的评估指标6.sklearn参数详解附:代码(如有错误,感谢指出
EMCXu
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2020-06-25 14:58
机器学习
STM32F4XX_
DFP
.1.0.8芯片支持包下新建工程
以前用STM32F4开发项目时使用的是正点原子的基于库函数给的模板,用的支持包也是STM32F4XX_
DFP
.2.11.0。这次实习用的是1.0.8的支持包所以写一下新建模板的步骤。
与或非-
·
2020-06-25 13:34
STM32F407
大佬的面试问题解析
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,
拟牛顿法
区别
城市中迷途小书童
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2020-06-25 13:54
统计学习方法——牛顿法和
拟牛顿法
牛顿法(NewtonMethod)和
拟牛顿法
(quasi-NewtonMethod)以及梯度下降法是求解无约束最优化问题的常用方法。
qq_37172182
·
2020-06-25 12:30
机器学习
《统计学习方法》—— 逻辑斯谛回归 与 最大熵模型 的介绍以及详细推导
当一个最优化问题以似然函数作为其目标函数的时候,作者提到三种常用的优化方法,改进的迭代尺度法、梯度下降法以及牛顿法或者
拟牛顿法
。
wangxinRS
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2020-06-25 05:57
机器学习
Keil 5中精简器件支持包,手动安装pack包
KeilMDK5.0以后的版本都使用软件包的方式来支持你的MCU,比如STM32F103要下载STM32F10x_
DFP
.pack,但是发现有一些设备提供的支持包竟然达到200MB以上,解压后1GB以上
星沉地动
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2020-06-24 22:52
学习笔记
嵌入式
Keil
ARM
STM32开发笔记15: 解决Keil安装Pack包的“Loading PDSC Debug Description Failed”错误
单片机型号:STM32L053R8T6Keil通过安装Pack包来支持不同的器件,在使用STM32L053R8T6进行开发时,安装STM32L0XX_
DFP
,提示如下图所示的错误。
snmplink
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2020-06-24 22:41
#
STM32快速开发
STM32快速开发
Keil
Loading
PDSC
Debug
Description
Not
a
genuine
ST
Device!
Abort
最优化算法简单对比 梯度下降 牛顿迭代 坐标下降
常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和
拟牛顿法
、坐标下降法等等。梯度下降法梯度下降法是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性
mao_yang
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2020-06-24 13:37
求解非约束优化问题的拟牛顿方法(BFGS、
DFP
)
求解非约束优化问题的拟牛顿方法(BFGS、
DFP
)
拟牛顿法
是一种以牛顿法为基础设计的,求解非线性方程组或连续的最优化问题函数的零点或极大、极小值的算法。
lsec小陆
·
2020-06-24 10:54
计算数学
大数据与深度学习
数学原理
杂类
影响我一生的“书!”
谈到影响我一生的书,在脑海里扫描了一下,唯有中国青年出版社1988年出版的《成功致富宝典——
dfp
成功全集》,对我影响最大了。
南良大维
·
2020-06-24 07:34
梯度下降法,牛顿法,
拟牛顿法
梯度下降法:根据泰勒展开式:f(x+t)=f(x)+t*f’(x)注意这里并不是严格相等的,我们这里取t为-f'(x)那么f(x+f'(x))=f(x)-f'(x)*f'(x),通过迭代函数会收敛到一个局部最小值。牛顿法:根据泰勒展开式:f(x)=f(x0)+(x-x0)f'(x0)+(x-x0)(x-x0)f''(x0)(1)注意这里也不是严格相等的,我们这里讨论的函数都是连续可微的,那么极值点
liqiang4712
·
2020-06-24 05:05
机器学习
KEIL 5 pack离线包 Stm32f1/f2/f3/f4
F1pack包https://keilpack.azureedge.net/pack/Keil.STM32F1xx_
DFP
.2.3.0.packF2pack包https://keilpack.azureedge.net
junyilao
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2020-06-23 23:41
单片机
stm32
keil5
deep learning Softmax分类器(L-BFGS,CG,SD)
前言:在最优化计算方法中,我已经讲到了机器学习常用的一些参数优化的方法,如梯度法,共轭梯度法,牛顿法,
拟牛顿法
,在《最优化计算方法》板块,我都用回归分析比较了这些参数优化的方法,从现在开始,我将把这些参数优化的方法用来训练分类器
小明知道
·
2020-06-23 14:01
优化算法之梯度下降法、牛顿法、
拟牛顿法
和拉格朗日乘数法
-无约束最优化问题:梯度下降法、牛顿法、
拟牛顿法
;-有约束最优化问题:拉格朗日乘数法。一、梯度下降法1、算法简介 梯度下降法是最早最简单,也是最为常用的最优化方法。
lx青萍之末
·
2020-06-23 02:09
#
重要的数学知识
提示..\CMSIS\stm32f10x.h(383): error: #67: expected a "}"错误
STM32F10X_HD”(我用的是103ZG所以是HD,看使用情况)使用keil5自带的选择芯片型号需要加Define宏定义,上面的那个SoftwarePacks是安装的st的Keil.STM32F1xx_
DFP
wenyi0421
·
2020-06-22 15:02
stm32
keil5
stm32
【统计学习方法】第六章 逻辑回归与最大熵模型
文章目录基础概念第六章逻辑回归与最大熵模型1.逻辑回归模型1.1逻辑斯谛分布1.2二项逻辑斯谛回归模型1.3模型参数估计1.4多项逻辑斯谛回归2.最大熵模型3.模型学习的最优化算法(略)3.1改进迭代尺度法3.2
拟牛顿法
基础概念逻辑回归与最大熵模型都属于对数线性模型
aaon22357
·
2020-06-22 11:35
机器学习
逻辑回归总结
(求解参数时常见的算法还有:随机梯度下降法,牛顿法,
拟牛顿法
等)逻辑回归的优缺点:优点:可解释性非常好。从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响。模型效果不错。如果特征工程做的好,效果不会太差。
Yasin_
·
2020-06-22 09:01
机器学习
机器学习之优化算法
最常用的优化算法包括:梯度下降法(BGD、SGD、MBGD)、坐标上升法(CoordinateAscent)、牛顿法和
拟牛顿法
等。
夕阳下江堤上的男孩
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2020-06-22 08:44
Machine
Learning
Math
MATLAB
拟牛顿法
之
DFP
与BFGS算法
DFP
算法原理由于博主使用WPS编辑的文本,公式无法赋值粘贴,这里以截图的方法给出了推导过程。博主会上传该DOC文档。
天涯铭
·
2020-06-22 04:30
MATLAB约束优化之惩罚函数法
一、算法原理1、问题引入之前我们了解过的算法大部分都是无约束优化问题,其算法有:黄金分割法,牛顿法,
拟牛顿法
,共轭梯度法,单纯性法等。但在实际工程问题中,大多数优化问题都属于有约束优化问题。
天涯铭
·
2020-06-22 04:30
机器学习中常用的优化方法
今天就先整理机器学习算法中常用的几种优化损失函数的优化方法,主要有:梯度下降法、牛顿法和
拟牛顿法
、共轭梯度法、启发式优化方法以及解决约束优化问题的拉格朗日乘数法。
kaiyuan_sjtu
·
2020-06-21 23:05
ML算法总结
机器学习最易懂之线性回归模型的基本原理和python实现
线性回归损失函数、代价函数与目标函数2.1L1正则——Lassio回归2.2L2正则——Ridge回归2.3ElasticNet回归3、线性回归的优化方法3.1梯度下降法3.2最小二乘法矩阵求解3.3牛顿法3.4
拟牛顿法
Elenstone
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2020-06-21 19:40
机器学习
牛顿法python 实现
同时还有
拟牛顿法
、阻尼牛顿法、修正牛顿法等等。
Tomator01
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2020-06-21 17:14
机器学习
彭湃的专栏
机器学习梯度下降法和牛顿法的对比
最终建立模型通常用到的优化方法:梯度下降方法、牛顿法、
拟牛顿法
等。这些优化方法的本质就是在更新参数。一、梯度下降法1.梯度下降的思想通过搜索方向和步长来对参数进行更新。其中搜索方向是目标函数在当前位
声音
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2020-06-21 13:21
机器学习
STM32 CAN总线调试的一点心得总结
一.开发平台与工具:1.平台:STM32F103C8T648PIN工控板和自己设计的STM32开发板2.软件:MDK5UVisionV5.14.0.03.PACK:STM32F1xx_
DFP
——1.0.5
sunnyhyh
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2020-06-21 07:14
STM32
KEIL经验:编译时出现***** file not found
在KEIL中出现***filenotfound时我的一个解决办法注:此解决办法应该不是最方便的我编译时第一次出现错误,是E:\mdk5\Packs\Keil\STM32F1xx_
DFP
\2.3.0\Device
兴涛
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2020-05-23 08:26
keil
mdk
嵌入式
stm32
《机器学习Python实现_06_优化_
拟牛顿法
实现(
DFP
,BFGS)》
一.简介通过前面几节的介绍,大家可以直观的感受到:对于大部分机器学习模型,我们通常会将其转化为一个优化问题,由于模型通常较为复杂,难以直接计算其解析解,我们会采用迭代式的优化手段,用数学语言描述如下:\[\min_{v^k}f(x^k+v^k)\]这里目标函数为\(f(x)\),当前优化变量为\(v^k\),目标即是找到一个\(v^k\)对当前的\(x^k\)进行更新,使得函数值尽可能的降低,如果
努力的番茄
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2020-05-18 23:00
smt32F103C6 新建工程
Target1下面sourcegroup1下面,新建一个main.c文件,intmain(){while(1){}}6:编译会报错:C:\Keil_v5\ARM\PACK\Keil\STM32F1xx_
DFP
2120110819
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2020-04-23 16:22
smt32F103C6
新建工程
stm32
DataWhale——机器学习:线性回归
Task01:线性回归模型建立:线性回归原理、线性回归模型学习策略:线性回归损失函数、代价函数、目标函数算法求解:梯度下降法、牛顿法、
拟牛顿法
等线性回归的评估指标sklearn参数详解练习部分基于线性回归的房价预测问题利用
Katniss的名字被占用
·
2020-04-20 23:51
机器学习
机器学习
[datawhale] Task1 Linear_regression
目录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、最小二乘法、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、线性回归的原理线性回归的一般形式
南极姑娘qyz
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2020-04-20 19:22
机器学习
算法
05 主题模型 - 坐标轴下降法
04主题模型-NMF六、坐标轴下降法回顾:当加入L1正则项后,由于没法求解出正常的导函数出来(导函数不是连续的),也就没法使用梯度下降法和
拟牛顿法
求解参数,此时一般采用坐标轴下降法来进行参数的求解。
白尔摩斯
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2020-04-13 11:36
c语言文本读写
头文件include代码用例FILE*
dfp
,*sfp;//创建文件类dfpdfp=fopen("message.txt","w");//用
dfp
以只写方式打开message.txtw代表write只写
小熊_宝宝
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2020-04-13 01:01
2018-05Stm23L151C8t6低功耗模式RTC唤醒失败的原因
环境keil5,库Keil.STM32L1xx_
DFP
.1.2.0,stm32cubemax4.25,库stm32cubeFW_L1V1.8.0,1.RTC不能唤醒的问题查看RTC标志位发现有变化,RTC
不用总是开心
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2020-03-28 22:26
解密R5F212E4
DFP
芯片型号
(RENESAS)于2003年4月1日—由日立制作所半导体部门和三菱电机半导体部门合并成立。RENESAS结合了日立与三菱在半导体领域方面的先进技术和丰富经验,是无线网络、汽车、消费与工业市场设计制造嵌入式半导体的全球领先供应商。致芯科技可以解密该系列芯片。部分芯片型号如下:R5F21206JFPR5F21206KFPR5F21207JFPR5F21207KFPR5F21208JFPR5F2120
致芯知我心
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2020-03-27 11:15
芯片解密
单片机解密
瑞萨
LogisticRegressionWithLBFGS--逻辑回归
它的名字已经告诉我们它是基于
拟牛顿法
BFGS算法的改进。L-BFGS算法的基本思想是:算法只保存并利用最近m次迭代的曲率信息来构造海森矩阵的近似矩阵。
拟牛顿法
是求解非线性优化问题最
蠟筆小噺没有烦恼
·
2020-03-01 17:55
kafka无法消费
kafka消费实例,但是执行时总是报错:2018-06-1915:40:24.146INFOAbstractCoordinator-[ConsumerclientId=consumer-1,groupId=
dfp
adonisjph
·
2020-02-09 03:24
一维搜索、最速下降(梯度下降)与牛顿法(
拟牛顿法
)
目录一维搜索黄金分割法牛顿法最速下降法牛顿法与
拟牛顿法
参考一维搜索最优化问题一般选择某一组变量,然后在满足一定的限制条件下,求出使目标值达到最优(最大或最小)的变量值。
小郑同学爱学习
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2020-01-06 22:10
运筹与优化
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
USB Type-C Configuration Channel (CC)引脚功能介绍
翻译自:http://kevinzhengwork.blogspot.com/2014/09/usb-type-c-configuration-channel-cc-pin.html1.插入检测
DFP
(
Simpreative
·
2019-12-29 11:35
机器学习知识点总结(1)
一、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。
萨姆大叔
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2019-12-23 15:00
拟牛顿法
实现(Python)
接着上篇写的牛顿法,我们继续来研究牛顿法的改进方法——
拟牛顿法
。
拟牛顿法
其实也是很简单了。为什么要研究出这种方法呢,就是因为常规的牛顿法每次迭代更新x值时都要计算Hessian矩阵。
James Ken
·
2019-11-20 15:52
拟牛顿法
大佬的面试问题解析
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,
拟牛顿法
区别
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
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2019-10-16 17:00
02-04 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(TODO)3.3.3均方误差最小化——
拟牛顿法
十七岁的有德
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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
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2019-10-16 17:00
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
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2019-10-09 11:39
Optimization
优化
牛顿法
Quasi
共轭方向法
BFGS
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