LBFGS

LogisticRegression - 参数说明

魏鹏飞·2023-12-24 11:34

数学系硕士研究生的科研过程——PDE约束下含参优化控制问题的深度学习算法

代码里面的bfgs是我们自己编写的BFGS优化器，可以换成pytorch自带的LBFGS优化器，这里放一下bfgs优化器源代码：bfgs.py#-----------------------------

Galerkin码农选手·2023-09-20 20:57

backward问题记录

大致问题是这样的模型先计算一个输出然后根据这个输出，用lbfgs去优化另一个变量最后优化模型，大致代码如下optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=lr)forinputsindataloader

Nightmare004·2023-09-09 08:30

pytorch LBFGS

LBFGSpytorch的LBFGS也是一个优化器但是与一般的优化器不同平常我们的顺序是loss=criterion(predict,gt)optim.zero_grad()loss.backward(

Nightmare004·2023-07-15 17:03

小白学Pytorch系列--Torch.optim API Algorithms(2)

LBFGS实现L

发呆的比目鱼·2023-04-09 02:50

UniformML:无约束优化算法 (GD DFP BFGS LBFGS)

本文摘自：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453https://www.cnblogs.com/ljy2013/p/5129294.html?from=singlemessage&isappinstalled=0优化求解损失函数是机器学习最重要的步骤，往往求解函数没有解析解，而是通过迭代优化方法寻找全局最优。介绍最常用的方法LBFG

uniform斯坦·2023-03-18 15:52

Spark-mllib源码分析之逻辑回归(Logistic Regression)

一个例子类关系图创建用LBFGS求解LR的类运行模型模型优化1损失与梯度的计算2LR目标函数梯度计算3LR正则项计算及梯度更新模型预测总结1.一个例子//0.LogisticRegressionWithLBFGSExample

JokerDuuuu·2023-02-27 19:56

Deep learning：三十七(Deep learning中的优化方法)

Deeplearning：三十七(Deeplearning中的优化方法)内容：本文主要是参考论文：Onoptimizationmethodsfordeeplearning，文章内容主要是笔记SGD（随机梯度下降），LBFGS

dearbaba_8520·2023-01-26 08:44

无约束最优化问题

估计有些读者看到这个题目的时候会觉得很数学，和自然语言处理没什么关系，不过如果你听说过最大熵模型、条件随机场，并且知道它们在自然语言处理中被广泛应用，甚至你明白其核心的参数训练算法中有一种叫LBFGS，

吕秀才·2023-01-17 07:00

最优化方法matlab代码(二) 大规模优化问题

matlab代码链接大规模优化问题matlab代码-LBFGS/FR/PRP/BB.zip-专业指导文档类资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/benchuspx

benchuspx·2023-01-11 17:50

mpf10_yfinan_Explained variance_R2_ols_cointegration_Gradient Boost_lbfgs_热力图sns ticklabel_SVM_confu

Machinelearningisbeingrapidlyadoptedforarangeofapplicationsinthefinancialservicesindustry.Theadoptionofmachinelearninginfinancialserviceshasbeendrivenbybothsupplyfactors,suchastechnologicaladvancesind

LIQING LIN·2023-01-10 10:01

Pytorch优化器全总结（三）牛顿法、BFGS、L-BFGS 含代码

目录写在前面一、牛顿法1.看图理解牛顿法2.公式推导-三角函数3.公式推导-二阶泰勒展开二、BFGS公式推导三、L-BFGS四、算法迭代过程五、代码实现1.torch.optim.LBFGS说明2.使用

小殊小殊·2023-01-10 06:24

Numerical Optimization: Understanding L-BFGS

http://aria42.com/blog/2014/12/understanding-lbfgs/Numericaloptimizationisatthecoreofmuchofmachinelearning.Onceyou

weixin_30278311·2023-01-06 20:59

PyTorch基础（六）-- optim模块

optim中内置的常用算法包括adadelta、adam、adagrad、adamax、asgd、lbfgs、rprop、rmsprop、sgd、sparse_adam。1核心类optimizerO

长路漫漫2021·2022-12-20 11:37

含参PDE（偏微分方程）的神经网络并行编程mpi4py

bfgs是我们课题组自己写的优化库，可以注释掉，使用torch.optim.LBFGS代替含参PDE介绍−Δu=f,x∈Ω=(0,1)2-\Deltau=f,x\in\Omega=(0,1)^2−Δu

Galerkin码农选手·2022-12-15 06:21

使用神经网络实现葡萄酒数据集的分类分析

实验目的掌握神经网络及深度学习建模分析掌握使用神经网络实现分类的方法掌握使用Keras框架实现深度学习的方法了解各分类器之间的差异二、实验环境操作系统：Windows应用软件：anacondajupyter三、实验内容和过程关于solver：-lbfgs

error 10086.·2022-12-10 15:14

【Bug】ValueError: Solver lbfgs supports only ‘l2‘ or ‘none‘ penalties, got l1 penalty

报错信息：ValueError:Solverlbfgssupportsonly‘l2‘or‘none‘penalties,gotl1penalty原始代码：log_reg=LogisticRegression()使用网格搜索寻优时：param_test={'penalty':['l2','l1'],'C':[0.01,0.1,1.0,10,100],'class_weight':[None,'ba

机器不学习我学习·2022-12-06 09:20

optimizer.state_dict()和optimizer.param_groups的区别

参考pytorch包含多种优化算法用于网络参数的更新，比如常用的SGD、Adam、LBFGS以及RMSProp等。

阿派派大星·2022-11-29 01:50

【逻辑回归LogisticRegression_参数含义】

elasticnet'(L1与L2的结合)；*如果发现l2正则后依然过拟合或者模型特征较多，可以尝试一下l1；*penalty的值会影响损失函数优化算法solver参数的选择l2：'liblinear','lbfgs

数据分析修炼手册·2022-11-23 06:28

[转载]大规模优化算法 - LBFGS算法_拔剑-浆糊的传说_新浪博客

原文地址：大规模优化算法-LBFGS算法作者：机器学习讲座L-BFGS算法比较适合在大规模的数值计算中，具备牛顿法收敛速度快的特点，但不需要牛顿法那样存储Hesse矩阵，因此节省了大量的空间以及计算资源

普通网友·2022-10-30 07:41

大规模优化算法 - LBFGS算法

本文主要通过对于无约束最优化问题的一些常用算法总结，一步步的理解L-BFGS算法，本文按照最速下降法-牛顿法-共轭梯度法-拟牛顿法-DFP矫正-BFGS矫正-LBFGS算法这样一个顺序进行概述。

文如王勃三生慧·2022-10-30 07:07

:762: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1): STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED

目录问题描述原理问题解决问题描述D:\PyCharm\machine_learning_py_codes\venv\lib\site-packages\sklearn\linear_model_logistic.py:762:ConvergenceWarning:lbfgsfailedtoconverge(status=1):STOP:TOTALNO.ofITERATIONSREACHEDIncr

pxyp123·2022-10-18 07:31

一文详解Pytorch中的优化器Optimizer

torch.optim提供了多种优化器接口，比如Adam、RAdam、SGD、ASGD、LBFGS等，Optimizer是所有这些优化器的父类。

AI算法小喵·2022-10-15 07:12

【深度学习】一文详解Pytorch中的优化器Optimizer

torch.optim[1]提供了多种优化器接口，比如Adam、RAdam、SGD、ASGD、LBFGS等，Optimizer是所有这些优化器的父类。

风度78·2022-10-15 07:11

PyTorch常见的优化器

文章目录前言一、optimizer构建二、几种常见的优化器1.Adadelta2.Adagrad3.Adam4.Adamax5.ASGD6.LBFGS7.RMSprop8.Rprop9.SGD用法前言PyTorch

Charms@·2022-09-06 14:02

逻辑回归：逻辑回归中的参数

newton-cg、sag和lbfgs求解算法只支持L2规范。

Captain_Data·2022-07-28 07:36

PyTorch的十个优化器（SGD，ASGD，Rprop，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam(AMSGrad)，Adamax，SparseAdam，LBFGS）

本文截取自《PyTorch模型训练实用教程》，获取全文pdf请点击：https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial文章目录1torch.optim.SGD2torch.optim.ASGD3torch.optim.Rprop4torch.optim.Adagrad5torch.optim.Adadelta6torch.optim.RMSprop7torc

to.to·2022-05-13 07:57

holtwinter报告分享

LBFGS1LBFGS是解决非线性优化问题的方法，应用到我们的工程中，就是在于αβγ取何值，与实际预测误差最小。

小飞飞的笔记本·2022-02-20 05:02

sklearn.linear_model.LogisticRegression模型参数详解与predict、predict_proba区别以及源码解析

tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state=None,solver='lbfgs

月上流骚头·2022-02-05 07:30

深度学习——PyTorch使用不同优化器训练线性回归（B站刘二大人P5作业）

torch.optim.Adagradtorch.optim.Adamtorch.optim.Adamaxtorch.optim.ASGDtorch.optim.LBFGS注意：LBFGS优化器与本篇其他所有优化器不同

学习CV的研一小白·2021-10-31 19:18

Pytorch深度学习实践（b站刘二大人）_05讲（用Pytorch实现线性回归）

设计模型3.构造损失函数和优化器4.训练周期（前馈、反馈、更新）在本次代码的编写中，我尝试了很多种优化器的使用，包括SGD，Adagrad，Adam，ASGD,RMSprop,Rprop，Adamax,以及LBFGS

Bystarkk·2021-10-02 14:29

深度学习-PyTorch官网学习资料-自用笔记4

官网学习资料-自用笔记4不同的优化器•torch.optim.Adagrad•torch.optim.Adam•torch.optim.Adamax•torch.optim.ASGD•torch.optim.LBFGS

松松酱·2021-01-14 21:38

C++多线程求数组和

实际问题中一般特征维数都较高，采用lbfgs或OWLQN(L1范数)算法求解较多，其中OWLQN源代码见这里。看到公司单机版CTR预估算法就是修改OWLQN

s亮·2020-09-14 08:42

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

Solver lbfgs supports only 'l2' or 'none' penalties, got l1 penalty.解决办法

sklearn0.22版本，用以下代码建立逻辑回归模型lr=LogisticRegression(C=c_param,penalty='l1')正则化惩罚选择'L1'报错，一脸懵C嗯，还是打印一下Ir看一下参数LogisticRegression(C=0.01,class_weight=None,dual=False,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,l

J符离·2020-09-11 22:50

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

BFGS优化算法的理解以及LBFGS源码求解最优化问题

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·2020-08-24 01:29

CTR预估算法小结

Mllib的LR是基于LBFGS的实现，而Liblinear是基于TRON的实现。实际当中我们测试过这两个算法，

bitcarmanlee·2020-08-19 17:58

逻辑斯特回归总结--线性模型与非线性模型对比

LR参数多分类情况下使用一对多策略，损失函数为交叉熵损失，求解方法为LBFGS,SAG和NEWTON-CG。

杨树1026·2020-08-19 00:07

LogisticRegression函数的各个参数意义

‘newton-cg’，‘sag’和’lbfgs’仅支持‘l2’惩罚项。惩罚项是用来添加参数避免过拟合，可以理解为对当前训练样本的惩罚，用以提高函数的泛化能力。

西门天偌·2020-08-17 01:23

scikit-learn之分类算法

1、逻辑回归classsklearn.linear_model.LogisticRegressionpenalty=’l2’：‘l1’or‘l2’，正则项，‘newton-cg’,‘sag’and‘lbfgs

涛涛不绝蕾蕾于冬·2020-08-16 10:35

机器学习笔记二：使用LogisticRegression实现鸢尾花逻辑回归分类

tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state=None,solver='lbfgs

2021_277·2020-08-16 00:30

windows安装pydensecrf遇到 fatal error C1083:Cannot open include file: 'stdint.h': No such file or direct

我装的是anaconda2,python版本是2.7.14，使用命令pipinstallpydensecrf遇到如下错误：pydensecrf/densecrf/external/liblbfgs/lib/lbfgs.c

如雾如电·2020-07-16 05:25

CRF++命令

/data/train.txtmodel-f,-freq=INT使用属性的次数不少于INT（默认为1）-m,-maxiter=INT设置INT为LBFGS的最大迭代次数（默认10k）-c,-cost=FLOAT

kz852456·2020-07-16 01:48

使用sklearn中的神经网络模块MLPClassifier处理分类问题

'''fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierX=[[0.,0.],[1.,1.]]y=[0,1]mlp=MLPClassifier(solver='lbfgs

姚贤贤·2020-07-13 15:12

Solver lbfgs supports only “l2” or “none” penalties, got l1 penalty.解决办法

在用以下代码建立逻辑回归模型的时候lr=LogisticRegression(C=c_param,penalty=‘l1’)正则化惩罚选择’L1’报错LogisticRegression的参数如下：LogisticRegression(C=0.01,class_weight=None,dual=False,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,l1_rati

qq_44838702·2020-07-11 21:42

python机器学习使用逻辑回归LogisticRegression()提示FutureWarning: Default solver will be changed to 'lbfgs' in

sklearn.linear_model.LogisticRegression进行实例化时model=LogisticRegression()，就提示了以下警告信息：FutureWarning:Defaultsolverwillbechangedto‘lbfgs

peachlychee·2020-07-11 14:25

deep learning 优化方法(未完成待编辑）

SGD(StochasticGradientDescent)ASGD(AveragedStochasticGradientDescent)CG(ConjungateGradient)LBFGS(Limited-memoryBroyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno

chouyun1991·2020-07-11 03:20

LBFGS算法使用

一、首先把两个作者JORGENOCEDAL给的文件看明白sdrive.f和lbfgs.fsdrive.f-isasimpledriverlbfgs.f-containsallthesupportingroutines1

settingsun1225·2020-07-08 04:14

逻辑回归的参数详解及属性

针对优化算法的解释如下：“lbfgs”,“sag”和“newton-cg”solvers（求解器）只支持L2惩罚项，对某些高维数据收敛更快。

小小哆啦的口袋·2020-07-02 13:45

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