OWL-QN

三种线性问题的优化

象限有限记忆拟牛顿(OWL-QN)算法是L-BFGS的扩展，
liulingyuan6·2020-08-17 13:47

优化算法——OWL-QN

一、正则化(Regularization)1、正则化的作用在机器学习中，正则化是相对于过拟合出现的一种特征选择的方法。在机器学习算法中使用的Loss项为最小化误差，而最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，此时，若参数过分拟合我们的训练数据就会形成过拟合的问题，而规则化参数的目的就是为看防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。此时，我们会在Loss项之后加上正则项以约束模型中的参数：其中，为
zhiyong_will·2020-07-27 22:25

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1.Paper2007(OWL-QN)ScalableTrainingofL1-RegularizedLog-LinearModels2010(FTRL)Follow-the-Regularized-Leadera
雪伦_·2016-12-09 16:07

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                                              ；         Step4   令；         Step5   如果，则取为近似最优解；否则转下一步；
GarfieldEr007·2016-05-08 13:00

机器学习笔记_回归_4: 最小二乘问题（3）

qLasso中需要计算不同λ的β^LASSO(λ):通过交叉验证,Cp统计量等方法选择参数λ计算方法(求解稀疏矩阵)shooting算法LARS(角回归修正)=>不合适大规模数据算法(paper：owl-qn
mijian1207mijian·2015-11-22 21:00

机器学习笔记_回归_4: 最小二乘问题（2）

subset的选择(特征选择)参看博客：http://m.blog.csdn.net/blog/xbinworld/44284293*lasso可以做特征选择(转化为求解次梯度:owl-qn)自变量选择对于估计和预测的影响全模型与选模型全模型
mijian1207mijian·2015-11-21 15:00

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；         &n
·2015-10-30 16:05

优化算法——OWL-QN

一、正则化(Regularization)1、正则化的作用  在机器学习中，正则化是相对于过拟合出现的一种特征选择的方法。在机器学习算法中使用的Loss项为最小化误差，而最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，此时，若参数过分拟合我们的训练数据就会形成过拟合的问题，而规则化参数的目的就是为看防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。此时，我们会在Loss项之后加上正则项以约束模型中的参数： 其
google19890102·2015-09-07 09:00

OWL-QN算法： 求解L1正则优化

  在机器学习模型中，比如监督学习中，我们设计模型，我们重要的的工作是如何求解这个模型的最优值，通常是如何求救损失函数的最小值。比如logisticregression中我们求解的是的lossfunction就是负log最大似然函数。logisticregression被广泛应用与互联网应用中，比如反欺诈，广告ctr。logisticregression是广义线性模型，优点是简单，实现容易，线上能
hero_fantao·2014-09-16 19:00

OWL-QN算法

OWL-QN算法转自：http://www.cnblogs.com/vivounicorn/archive/2012/06/25/2561071.html一、BFGS算法     算法思想如下：          
mytestmy·2014-02-07 20:00

OWL-QN算法--gongxue

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                                               ；         Step4   令；         Step5   如果，则取为近似最优解；否则转下一步
wangjinyu501·2012-06-25 14:00
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