SR-1拟牛顿法

最速下降法的C语言实现

步长a一般可以通过一维不精确线搜索（Armijo准则）计算，而根据方向s选择的不同，无约束优化问题一般有最速下降法、BFGS、共轭梯度法，牛顿及拟牛顿法等等，今天只讲最速下降法。
liwr09·2020-07-15 00:37

常见机器学习和深度学习优化方法总结

常见机器学习和深度学习优化方法总结机器学习梯度下降法批量梯度下降法BGD随机梯度下降法SGD小批量梯度下降法MBGD：三种方法使用的情况：牛顿法定义梯度下降法和牛顿法的区别与对比拟牛顿法深度学习momentum
朴树的数·2020-07-14 20:10

2月20日 阻尼牛顿法，拟牛顿法（Quasi-Newton Methods）及各种具体实现方法，共轭梯度法（Conjugate Gradient）

阻尼牛顿法牛顿法与拟牛顿法学习笔记（一）牛顿法https://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453https://zhuanlan.zhihu.com
Hali_Botebie·2020-07-13 04:29

拟牛顿法、DFP算法及BFGS算法

拟牛顿法/Quasi-NewtonDFP算法/Davidon-Fletcher-PowellBFGS算法/Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno转载出处：http://www.codelast.com
bestlinjiayin·2020-07-13 03:48

Alink漫谈(十一) ：线性回归 之 L-BFGS优化

2.2牛顿法2.2.1泰勒一阶展开2.2.2泰勒二阶展开2.2.3高维空间2.2.4牛顿法基本流程2.2.5问题点及解决2.3拟牛顿法2.4L-BFGS算法0x03优化模型--L-BFGS算法
罗西的思考·2020-07-12 20:00

神经网络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）

目录1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）1）牛顿法（Newton'smethod）2）拟牛顿法（Quasi-NewtonMethods
无止境x·2020-07-12 17:04

02-04 线性回归

文章目录线性回归线性回归学习目标线性回归引入线性回归详解线性模型一元线性回归一元线性回归的目标函数均方误差最小化——最小二乘法多元线性回归均方误差最小化——最小二乘法均方误差最小化——牛顿法均方误差最小化——拟牛顿法多项式回归对数线性回归局部加权线性回归正则化
小猿取经·2020-07-12 15:26

1_线性回归算法梳理

无监督学习：3.泛化能力：4.过拟合：（overfitting）5.欠拟合：（underfittin）6.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1.梯度下降法：2.牛顿法：3.拟牛顿法
WhoIsTing·2020-07-12 13:40

《统计学习方法》第六章总结

求解该最优化问题的算法有改进的迭代尺度法，梯度下降法，拟牛顿法。二项逻辑斯蒂回归模型是一种分类模型，由条件分布P(X|Y)表示，形式为参数化的逻辑斯蒂回归。
哈特谢普苏特·2020-07-11 16:52

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
昨夜带月·2020-07-11 01:07

面试复习提纲

1.3评价指标1.4正则化（Regularization）1.5特征工程1.5.1样本不平衡问题1.5.2特征选择的方法1.5.3数据预处理1.6优化方法1.6.1梯度下降法1.6.2牛顿法1.6.3拟牛顿法
Hirosora·2020-07-09 11:42

遗传算法工具箱Optimization

求一元函数在（x1，x2）区间内的极小值点和最小值fmincon约束非线性最小化fminsearch无约束非线性最小化，基于单纯形算法求多元函数的极小值点和最小值，阶数小fminunc无约束非线性最小化，基于拟牛顿法求多元函数的极小值点和最小值
奋斗的小白666·2020-07-08 05:04

非线性规划（一）：定义与数值优化方法(梯度法、牛顿法、拟牛顿法、变尺度法)

1非线性规划非线性规划（一）：定义与数值优化方法(梯度法、牛顿法、拟牛顿法、变尺度法)非线性规划（二）:Matlab求解约束极值问题目录1非线性规划1.1非线性规划的实例与定义非线性规划的构成要素1.2
wamg潇潇·2020-07-07 21:40

非线性约束极值问题 - 拉格朗日乘子法 方法与原理

第一类：无约束最优化问题找到一个合适的x，是的f(x)最小：minxf(x)没有任何约束的最优化问题，这个一般解法有梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等。
TaiJi1985·2020-07-07 00:13

最优化算法总结

最优化算法是建立神经网络模型后，求解模型参数的算法牛顿法收敛速度快靠近极小值时收敛速度减慢，求解Hessian矩阵的逆矩阵复杂，容易陷入鞍点不适用于高维数据拟牛顿法收敛速度快，不用计算二阶导数，低运算复杂度存储正定矩阵
NO_OcaNE·2020-07-06 03:29

拟牛顿法

文章目录拟牛顿法黑塞矩阵逆矩阵的近似秩1修正公式秩1算法过程DFP算法BFGS算法拟牛顿法基本思路：为了避免F(x(k))−1F(x^{(k)})^{-1}F(x(k))−1这种矩阵求逆运算，可以通过设计其近似矩阵来代替
绝不秃头！·2020-07-05 15:34

统计机器学习-拟牛顿法

这就是拟牛顿法的基本想法。
又双叒叕苟了一天·2020-07-02 22:28

Logistic回归损失函数推导

Logistic回归损失函数的最优化算法：什么是牛顿法、拟牛顿法？为什么不用线性回归做分类？Logistic回归为什么不像线性回归那样用平方损失函数？
精神抖擞王大鹏·2020-07-02 17:07

牛顿法和拟牛顿法

一。两种方法本质：和梯度下降法的本质一样都是为了找到一个合适的最快的下降方向，然后以一定步长一步一步走到极值点二。牛顿法：1、传统牛顿法（数学中）2、传统牛顿法在机器学习的推广：机器学习中需要做的是，参考‘回归分析’注意，上面需要重复若干次直到两次的参数相差不大3、传统牛顿法的问题：**********************************************************
eefeeW·2020-07-02 14:58

数学分析|最优化——梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等

1.最优化问题分类按照约束条件分，可以分为：无约束优化问题、有不等式优化问题、有不等式优化问题。按照是否线性，可以分为线性优化问题(目标函数和约束均线性)、非线性优化问题(目标函数和约束中任意部分非线性)。按是否凸，可以分为凸优化问题、非凸优化问题。对于有约束优化问题，常见的做法是转换到无约束问题上：对于只有等式约束的问题，通过拉格朗日乘子转换；对于有不等式约束的问题，通过KKT条件进行转换。对于
admin_maxin·2020-07-01 16:38

机器学习中的优化问题

：解析解存在：最优解可以由公式简单计算没有解析解数值计算启发式方法例：朴素贝叶斯、隐马尔可夫：最优解即极大似然估计值，可由概率计算公式直接计算感知机、逻辑回归、最大熵模型、条件随机场：利用梯度下降法、拟牛顿法等
Shingle_·2020-07-01 13:20

最优化：拟牛顿法、最速下降法、共轭梯度法、信赖域法、协同优

最优化理论与算法是一个重要的数学分支，它所研究的问题是讨论在众多的方案中什么样的方案最优以及怎样找出最优方案。这类问题普遍存在。例如，工程设计中怎样选择设计参数，使得设计方案既满足设计要求又能降低成本；资源分配中，怎样分配有限资源，使得分配方案既能满足各方面的基本要求，又能获得好的经济效益；生产计划安排中，选择怎样的计划方案才能提高产值和利润；原料配比问题中，怎样确定各种成分的比例，才能提高质量，
kunlong0909·2020-07-01 02:03

机器学习中常见的优化方法：梯度下降法、牛顿法拟牛顿法、共轭梯度法、拉格朗日乘数法

机器学习中常见的优化方法：梯度下降法、牛顿法拟牛顿法、共轭梯度法、拉格朗日乘数法主要内容梯度下降法牛顿法拟牛顿法共轭梯度法拉格朗日乘数法  许多机器学习算法，往往建立目标函数（损失函数+正则项），通过优化方法进行优化
zhihua_oba·2020-06-30 16:48

无约束最优化

www.voidcn.com/blog/baimafujinji/article/p-5778836.html一维搜索进退法确定区间，区间消去法、黄金分割法、二次插值法确定极值梯度下降、最速下降、牛顿、拟牛顿、共轭梯度牛顿法、拟牛顿法牛顿法
klory·2020-06-30 10:50

机器学习算法

梯度下降法9、马尔科夫模型与语言模型10、隐马模型基础11、网页排序基础，pagerank，learningtorank基础（pointwise，pairwise）advanced12、带正则化的逻辑回归，拟牛顿法
mijing·2020-06-29 23:15

机器学习---线性回归算法梳理

线性回归算法梳理任务1-线性回归算法梳理一、基本概念二、线性回归的原理三、线性回归损失函数、代价函数、目标函数四、优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)五、线性回归的评估指标六、sklearn参数详解任务
言成苟文·2020-06-29 10:19

从梯度下降法、牛顿法到拟牛顿法，浅谈它们的联系与区别

x)\mathbb{f}(\pmb{x})f(xxx)求最小值的问题，当我们无法求出精确结果时，需要使用一些算法求出它的数值解，本文主要探讨基于梯度的优化算法中比较常见的三种算法：梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法
Just do it 17·2020-06-29 09:09

Machine Learning Linear Regression

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
Colin1245·2020-06-29 02:09

[MLReview] Logistic Regression 逻辑回归代码实现

并在文末附上拟牛顿法的彩蛋，决定现在每写一篇顺带写一些会用到的数学方法。
gdtop818·2020-06-28 20:30

python实现牛顿法求解求解最小值（包括拟牛顿法）【最优化课程笔记】

什么是牛顿法在第９章中介绍了一维搜索的牛顿法,什么是一维搜索的牛顿法？首先介绍一下一维搜索一维搜索一维搜索其实也很简单，在许多迭代下降算法中，具有一个共同的特点，就是得到点x(k)后，需要按照某种规则确定一个方向d(k)，再从x(k)出发，沿着d(k)的方向上求目标函数的极小点。从而得到x(k+1)，重复以上做法，知道求得问题的解。这就是一维搜索。上面提到的d可以称作为步长因子。一维搜索的方法有很
weixin_33826268·2020-06-28 06:59

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。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，博主越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习算法
weixin_30947043·2020-06-28 02:45

梯度下降法和牛顿法的总结与比较

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0、梯度下降的思想·通过搜索方向和步长来对参数进行更新。
weixin_30363509·2020-06-27 18:18

牛顿法和拟牛顿法

前言  牛顿法和拟牛顿法是两种常用的优化方法，可以用来求解函数的根以及最优化。
Rauchy·2020-06-27 14:59

几种常用的优化方法，梯度下降法、牛顿法，拟牛顿法，共轭梯度法解析

感想本文介绍了大家熟知的梯度下降法，还介绍了其它的优化方法，大家可以看到一些对比，和少量的公式推导，这篇博客主要来源于机器之心，链接已经给出，公式我都推过了，没什么问题，最重要的是动笔推导，我把内容做了进一步的完善，希望帮助到读者理解。问题的形式化神经网络的学习过程可以形式化为最小化损失函数问题，该损失函数一般是由训练误差和正则项组成。误差项会衡量神经网络拟合数据集的好坏，也就是拟合数据产生的误差
农民小飞侠·2020-06-27 12:47

牛顿法和拟牛顿法

  牛顿法（Newtonmethod）和拟牛顿法（quasiNewtonmethod）是求解无约束最优化问题的常用方法，有收敛速度快的优点。
Pikachu5808·2020-06-27 03:44

全局搜索算法：粒子群算法

序言前面讨论过一些迭代算法，包括牛顿法、梯度方法、共轭梯度方法和拟牛顿法，能够从初始点出发，产生一个迭代序列。很多时候，迭代序列只能收敛到局部极小点。
Watson Huw·2020-06-26 20:41

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）

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。
lmx225·2020-06-26 16:29

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·2020-06-26 13:53

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

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

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

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·2020-06-25 14:58

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·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

《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·2020-06-25 05:57

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·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

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

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
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