SR-1拟牛顿法

【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

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·2020-06-22 08:44

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。牛顿法阻尼牛顿法BFGS算法原理matlab代码(DFP)symsx1x2f=@(x1,x2)x1.^2+x2.^2-x1*x2-10*x1-4*x2+60;X=DFP(f,[00],1e-8,100)functionx=DFP(f,x0,eps,k)%目标函数f%初始迭代点x0%
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

夜光遥感（二）：夜光影像的处理

去饱和处理DMSP/OLS的可见光－近红外波段可记录10-10~10-8/（w·cm-2·sr-1·um-1）范围内的辐射强度，对应数据的ＤＮ值范围为[0,63]。
XIONGDA_0407·2020-06-21 21:56

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·2020-06-21 19:40

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。
Tomator01·2020-06-21 17:14

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·2020-06-21 13:21

《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·2020-05-18 23:00

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

[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·2020-04-20 19:22

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·2020-04-13 11:36

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

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·2020-01-06 22:10

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

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·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

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·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·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·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·2019-10-09 11:39

自动微分及Tensorflow实现

通常情况下无法得到驻点的解析解，因此只能采用数值优化算法，如梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法。这些数值优化算法都依赖于函数的一阶导数值或二阶导数值，包括梯度与Hessian矩阵。
殉道者之花火·2019-09-20 10:12

【优化方法】拟牛顿法之DFP算法

一、牛顿法回顾上一篇牛顿法(NewtonMethod)中介绍了牛顿法的基本思路，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。但是牛顿法也有一个缺点就是：求解Hessian矩阵复杂度比较大1、下面是第k+1步的牛顿迭代：对于函数f(X)f(X)f(X)，其中X=[x1,x2,…,xn]TX=[x_1,x_2,…,x_n]^TX=[x1​,x2​,…,xn​]T为向量。在牛顿法的求解过程中
大白菜—NLP·2019-05-21 17:45

几种常见的优化算法

目录神经网络优化最重要的思想:1.梯度下降法（GradientDescent）(一阶)2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）(二阶)2.1牛顿法2.2
alanjia163·2019-04-24 23:55

牛顿法与拟牛顿法总结

1)牛顿法假设目标函数为f(x)f(x)f(x)牛顿法推导：将f(x)f(x)f(x)在xkx^kxk用泰勒公式二阶展开，得f(x)=f(x(k))+gkT(x−x(k))+12(x−x(k))TH(x(k))(x−x(k))(1)f(x)=f\left(x^{(k)}\right)+g_{k}^{\mathrm{T}}\left(x-x^{(k)}\right)+\frac{1}{2}\left
Nick-Hwong·2019-04-21 22:40

cv岗位 - 深度学习面试知识总结（不断更新）

3.神经网络为啥不用拟牛顿法而是用梯度下降？（为什么深度学习不用二阶的优化算法?）二、损失函数1.为什么神经网络中用CE交叉熵代替了MSE三、BN层前世今生前提：理解归一化的作用1.BN层提出的
Snoopy_Dream·2019-04-15 16:29

线性回归算法梳理

1.机器学习的一些概念监督式学习无监督的学习泛化能力过拟合欠拟合交叉验证2.线性回归的原理理论模型数据和估计3.线性回归损失函数、代价函数、目标函数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
jura666·2019-03-29 21:12

线性回归算法梳理

1.3泛化能力1.4过拟合和欠拟合1.4.1过拟合1.4.2欠拟合1.5方差和偏差1.6交叉验证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4.1梯度下降法4.2牛顿法4.3拟牛顿法
Cool_Pepsi·2019-03-28 20:07

[优化方法] 梯度下降法、最小二乘法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法

一、梯度下降法1、算法原理关于梯度的优化优化方法主要包括梯度上升和梯度下降，如果想要求最大值，则使用梯度上升法，如果想要去最小值，则使用梯度下降法。本文主要讲梯度下降法，梯度下降法是指参数不断沿着负梯度方向不断更新，直到最小值，其形象化表示如下图：如上图所示，在A处找到其梯度下降最快的方向，沿着此方向走到A1点，接着在A1点沿着下降最快的方向走到A2点，直到最终走到AEnd点。那为什么会沿着负梯度
nana-li·2019-03-17 22:21

几种优化算法的读书笔记——梯度下降、牛顿法、拟牛顿法、随机梯度下降、AdaGrad、RMSProp、Adam及选择优化算法的建议

文章目录1梯度下降1.1特点1.2思想1.3数学基础1.4具体算法2牛顿法和拟牛顿法2.1特点2.2牛顿法2.2.1数学基础2.2.2思想2.2.3具体算法2.3拟牛顿法2.3.1数学基础2.3.2思想
Zjhao666·2019-03-11 18:45

机器学习面试必知：拟牛顿法（DFP和BFGS）

为了克服牛顿法的缺点，人们提出了拟牛顿法，它的基本思想是用不包含二阶导数的矩阵近似牛顿法中的Hesse矩阵的逆矩阵。
Neekity·2019-03-11 15:09

拟牛顿法公式推导以及python代码实现 （一）

目录拟牛顿法1.1拟牛顿法的导出与优点1.2算法步骤与特点对称秩一校正公式DFP算法3.1DFP公式推导3.2要求解的问题3.3python实现1.拟牛顿法1.1拟牛顿法的导出与优点在上一文中（牛顿法公式推导与
DemonHunter211·2019-03-03 22:17

机器学习校招常考知识点小记

原理模型简介模型比较项目相关业务开放性问题数学大数据相关深度学习语言数据结构与算法算法要从以下几个方面来掌握产生背景适用场合（数据规模，特征维度，是否有Online算法，离散/连续特征处理等角度）；原理推导（最大间隔，软间隔，对偶）；求解方法（随机梯度下降、拟牛顿法等优化算法
Yasin_·2019-03-02 21:13

【机器学习算法】牛顿法和拟牛顿法

文章目录1.牛顿法1.1算法推导2.拟牛顿法2.1DFP算法2.2BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)算法2.3Broyden类算法1.牛顿法  统计学习方法有了具体形式后就转换为最优化问题
Mankind_萌凯·2019-02-27 15:51

scipy.optimize优化器的各种使用

目录0.scipy.optimize.minimize1.无约束最小化多元标量函数1.1Nelder-Mead（单纯形法）1.2拟牛顿法：BFGS算法1.3牛顿-共轭梯度法：Newton-CG2约束最小化多元标量函数
jj_千寻·2019-02-22 22:53

感知机模型原理（二）

３.感知机算法的原始形式在之前我们提到过感知机模型的损失函数为,感知机的算法本质上就是求解损失函数最优的过程,可以采用梯度下降法和拟牛顿法进行求解,其中最常用的是梯度下降法．首先,任选一个超平面,然后通过梯度下降法不断地极小化损失函数
徐_清风·2019-02-17 19:49

梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法 三类迭代法应用场景有何差别？

梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法三类迭代法应用场景有何差别？
libh·2019-01-12 19:40

机器学习---优化基础数学知识点总结

如果能知道坐标下降法、拟牛顿法就更好了。1.一阶导数（曲线变化的快慢，即斜率）2.二阶导数（斜率变化的快慢。即凹凸性）3.目标函数损失函数：计算的是一个样本的误差代价函数：是整个训练集上所有样
乒乓少一丘·2018-12-24 10:27

牛顿法与拟牛顿法详解

参考网址：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453牛顿法：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453拟牛顿条件：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896619DFP算法：http://blog.csdn.net/it
铿锵的玫瑰·2018-12-05 19:26

牛顿法与拟牛顿法

牛顿法和拟牛顿法是求解无约束最优化的常用方法，有收敛速度快的优点.牛顿法属于迭代算法，每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵，计算复杂.拟牛顿法通过正定矩阵近似海赛矩阵的逆矩阵，简化了这个过程.牛顿法对于无约束优化
JN_rainbow·2018-12-02 18:06

拟牛顿法，DFP算法及BFGS算法

但是在进入正文之前，还是要先提到一个概念上的区别，否则将影响大家的理解：其实DFP算法、BFGS算法都属于拟牛顿法，即，DFP、BFGS都分别是一种拟牛顿法。先从拟牛顿法（Qu
凯尔斯基·2018-11-20 16:45

Logistic Regression

LogisticRegression原理逻辑回归模型本质上属于对数线性模型下面对逻辑回归模型的原理进行介绍，同时介绍逻辑回归模型的学习算法（梯度下降法和拟牛顿法）逻辑回归模型logistic分布设X是连续随机变量
rssivy·2018-11-15 19:52

优化算法介绍2

优化算法介绍2牛顿法、拟牛顿法介绍及其实现上篇博客介绍了利用梯度方法进行优化的几个算法，简单来说就是通过计算损失函数的在当前点的梯度，衡量向哪个方向移动会获得最快的降速，本篇所讲的几个算法是它们的延伸。
delltower·2018-11-10 17:42

机器学习中的最优化方法（一） 无约束优化方法*

主要介绍以下几个内容：1优化概述2无约束问题的优化方法3梯度下降法4牛顿法与拟牛顿法5梯度下降法与牛顿法的区别与联系1.优化概述设函数f是定义在RnR^nRn上的实值函数，最优化问题的数学模型如下minf
qq_16608563·2018-09-18 15:28

深度学习基础（三）——优化算法

随机梯度下降法2.3小批量随机梯度下降法3动量法3.1指数加权平均（EMA）3.2由指数加权移动平均理解动量法3.2Nesterov4Adagrad5RMSprop6Adadelta7Adam8牛顿法9拟牛顿法参考
爱弹ukulele的程序猿·2018-09-13 18:12

优化算法之梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法实例

其主要包括梯度下降法（GradientDescent)，牛顿法（Newton)，拟牛顿法（Quasi-Newton)。其中拟牛顿法又包括DFP，BFGS，LBFGS。
GavinLiu1990·2018-08-28 19:34

2018-08-23

1.gbdt,xgboost,lgbm的区别(阿里，头条)2.梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法区别(阿里)3.SGD,ADAM区别(百度)4.什么是梯度消失，饱和，如何改善(阿里)5.lr的推导(腾讯)6.
大海一滴写字的地方·2018-08-23 14:59
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