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.

常用的有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法、启发式优化方法、拉格朗日乘数法等。一、梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法实现的原理简单，是最常用最简单的最优化方法。

你说的方法是解析法，但是实际问题很复杂，很难求得精确解，所以一般要用数值法（拟牛顿法等）来求近似解。Q21.为什么推导logistic回归时需要用到极大似然法，推导最小二乘解时却不需要？

你说的方法是解析法，但是实际问题很复杂，很难求得精确解，所以一般要用数值法（拟牛顿法等）来求近似解。Q21.为什么推导logistic回归时需要用到极大似然法，推导最小二乘解时却不需要？

1.3NestrovMomentum算法介绍优点缺点2自适应方法2.1Adagrad算法介绍优点缺点2.2RMSprop算法介绍优点缺点2.3Adadelta算法介绍优点缺点2.4Adam算法介绍优点缺点3牛顿法与拟牛顿法

梯度下降的数学原理：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwOTc2MTUyMg==&mid=2247484072&idx=1&sn=ada7113781fa20a61e1b3d84df98f7bb&chksm=976fa735a0182e238443c35584bb7f5c2dd21100c7bce79711f3802b679256efd389643965fb&

针对牛顿法中海塞矩阵的计算问题，拟牛顿法主要是使用一个海塞矩阵的近似矩阵来代替原来的还塞矩阵，通过这种方式来减少运算的复杂度。

拟牛顿法拟牛顿法可以克服牛顿法计算量大的缺点，不在计算目标函数的Hesse矩阵，而是构造一个近似Hesse矩阵的对称正定矩阵，根据近似矩阵来优化目标函数，不同的近似构造Hesse的方法决定了不同的拟牛顿法

liblinearrandomforestbagging,adaboost,boosting,线性加权,cascadeEMK-Meansk-fold交叉验证xgboostsoftmax数据归一化优化方法（梯度下降、牛顿法、拟牛顿法

梯度下降法梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。梯度下降法的搜索迭代示意图如下图所示：梯

具体包括梯度下降法(最速梯度下降)，牛顿法，几个拟牛顿法(包括DFP，BFGS，LBFGS等，共轭方向法，共轭梯度法，信赖域方法等不在本次做讨论)。

拟牛顿法1、牛顿法又称割线法，对f(x+Δx)进行泰勒展开f(x+Δx)=f(x)+f′(x)Δx+12f”(x)Δx2对Δx求导，得：f′(x+Δx)=f′(x)+f”(x)Δx当f′(x+Δx)=0

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

牛顿法和拟牛顿法牛顿法和拟牛顿法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。牛顿法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵，计算比较复杂。

对具体推导过程有兴趣的同学请访问原博主的博客~)  拟牛顿法是求解非线性优化问题最有效的方法之一，其中DFP方法，BFGS方法以及L-BFGS方法都是重要的拟牛顿法。

具体的优化实现算法有改进的迭代尺度法IIS、梯度下降法以及拟牛顿法。改进的迭代尺度法(IIS)已知训练数据集，由此可知经验概率分布可以通过极大化训练数据的对数似

转自Poll的笔记阅读目录梯度下降法（GradientDescent）牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）共轭梯度法（ConjugateGradient

批量梯度下降和随机梯度下降是机器学习中很常用的学习方法，批量梯度下降更为准确，但是每一轮训练都要遍历全部的样本而随机梯度下降则没有这一问题，但是他最后的结果会在局部最优解附近波动。下面看看这两个算法吧！批量梯度下降顾名思义，我们把所有的训练样本看做一批，每次更新参数都要对他们一起遍历来判断走向，例如对于一个实际的问题，我们可以用下面的式子来表示我们的假设：我们希望hθ(x)可以准确的预测新的样本也

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

算法检查gradientchecksanitycheckothercheck一阶算法Adagradmomentumnagrmsprop总结二阶算法牛顿法拟牛顿法参考神经网络的训练有不同算法，本文将简要介绍常见的训练算法

什么是拟牛顿法？拟牛顿法是在牛顿法的基础上引入了Hessian矩阵的近似矩阵，避免每次迭代都计算Hessian矩阵的逆，它的收敛速度介于梯度下降法和牛顿法之间。

一、引言前边的博文我们讨论过一些迭代算法，包括梯度方法、牛顿法、共轭梯度法和拟牛顿法，能够从初始点出发，产生一个迭代序列，但是往往这些迭代序列只能收敛到局部极小点，而且这些迭代方法需要计算目标函数的一阶导数

常见的几类优化算法有：梯度下降法(GD)、批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、NesterovMomentum、Adagrad、Adadelta

正在学习牛顿法，找到一篇非常详细的博客，特将目录整理下来，方便今后回想和查找。一、牛顿法内容来源：http://blog.csdn.net/u011310341/article/details/49496229主要内容：1、泰勒展开式。比较基础。2、牛顿法。从其应用的两个方面来介绍：2.1求方程的根——一阶泰勒展开。2.2解决最优化问题——二阶泰勒展开。此部分又分为两种情况：二维情况和高维情况。其

机器学习日报2017-03-11机器学习入门：从线性模型到神经网络@爱可可-爱生活最火的3个Python机器学习库@网路冷眼从梯度下降到拟牛顿法：详解训练神经网络的五大学习算法@机器之心syncedK-means

一、BFGS算法的更新公式为了推导BFGS算法，需要用到对偶或者互补的概念，前边已经讨论过hessian矩阵逆矩阵的近似矩阵需要满足以下条件：Hk+1Δg(i)=Δx(i)0≤i≤k这是根据Δg(i)=QΔx(i),0≤i≤k推导出来的。基于这一条件可以构造hessian矩阵逆矩阵近似矩阵的更新公式，秩1算法和DFP算法都是据此而来。但是除了构造逆矩阵的近似矩阵以外，还可以直接构造矩阵Q的近似矩阵

秩2算法可以保证在任意第k步迭代下，只要一维搜索是精确的，近似矩阵Hk就是正定的。DFP算法令k=0,选择初始点x(0)，任意选择一个堆成正定实矩阵H0。如果g(k)=0，停止迭代；否则，令d(k)=−Hkg(k)计算αk=argminα≥0f(x(k)+αd(k))x(k+1)=x(k)+αkd(k)4.计算Δx(k)=αkd(k)Δg(k)=g(k+1)−g(k)Hk+1=Hk+Δx(k)Δx

utm_source=tuicool&utm_medium=referral关于优化算法的求解，书上已经介绍了很多的方法，比如有梯度下降法，坐标下降法，牛顿法和拟牛顿法。

（http://blog.csdn.net/dajiabudongdao/article/details/52397343）并引出了梯度下降法与拟牛顿法。

介绍在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说，从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在判别式模型中，我们往往需要学习参数，从而使得我们的模型f(x)可以逼近实际的y。如果学习参数，则通常会用到梯度下降、牛顿、拟牛顿学习算法。参考自网络资源1.梯度下降1.1为何使用梯度作为下降方向？梯

转载地址：http://blog.csdn.net/lilyth_lilyth/article/details/8973972转载地址：http://blog.csdn.net/z5718265/article/details/51599175梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路，下面从公式和实现的角度对两者进行分析，如有哪个方面写

牛顿法求函数的根牛顿法的最初提出是用来求解方程的根的。我们假设点x∗为函数f(x)的根，那么有f(x∗)=0。现在我们把函数f(x)在点xk处一阶泰勒展开有：f(x)=f(xk)+f′(xk)(x−xk)那么假设点xk+1为该方程的根，则有f(xk+1)=f(xk)+f′(xk)(xk+1−xk)=0那么就可以得到xk+1=xk−f(xk)f′(xk)这样我们就得到了一个递归方程，我们可以通过迭代

转载请注明出处：勿在浮沙筑高台http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51821460无约束优化问题是机器学习中最普遍、最简单的优化问题。x∗=minx f(x),x∈Rn1.梯度下降梯度下降是最简单的迭代优化算法，每一次迭代需求解一次梯度方向。函数的负梯度方向代表使函数值减小最快的方向。它的思想是沿着函数负梯度方向移动逐步逼近函数极小

1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）3.共轭梯度法（ConjugateGradient）4.启发式优化方法

本来这周计划写下逻辑回归的学习笔记，但是其中用到了最优化对数似然函数，因此决定先复习下梯度方法和拟牛顿法。本节先从纯数学的角度总结下梯度下降法。

本文总结了牛顿法,拟牛顿法,梯度下降和随机梯度下降的概念和计算公式.牛顿法首先考虑一维问题.对于一个一维的函数,如果这个函数连续可微,并且导数可以计算,那么计算这个函数的最优解可以看成求解方程f′(x)

针对逻辑回归，最后参数的求解过程中，还可以用到牛顿法和拟牛顿法，具体可以参考：http://www.cnblogs.com/ljy2013/p/5129294.html从上面可以看出，标准梯度下

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 、

感谢于建民的投稿，转载请注明出处：数盟社区机器学习的一个重要组成部分是如何寻找最优参数解。本文就常见寻优方法进行总结，并给出简单python2.7实现，可能文章有点长，大家耐心些。寻找最优参数解，就是在一块参数区域上，去找到满足约束条件的那组参数。形象描述，比如代价函数是个碗状的，那我们就是去找最底部（代价最小）的那个地方的对应的参数值作为最优解。那么，如何找到那个底部的最优参数解呢，如何由一个初

http://dataunion.org/20714.html感谢于建民的投稿，转载请注明出处：数盟社区机器学习的一个重要组成部分是如何寻找最优参数解。本文就常见寻优方法进行总结，并给出简单python2.7实现，可能文章有点长，大家耐心些。寻找最优参数解，就是在一块参数区域上，去找到满足约束条件的那组参数。形象描述，比如代价函数是个碗状的，那我们就是去找最底部（代价最小）的那个地方的对应的参数值

拟牛顿法变种众多，实际中应用广泛。本文就拟牛顿法进行比较全面的探讨，特别是考察每种变种算法的设计思想以及不同变种算法之间的横向对比。 1 牛顿法 介绍拟牛顿法之前必须简要回顾经典牛

牛顿法 考虑如下无约束极小化问题： $$\min_{x} f(x)$$ 其中$x\in R^N$,并且假设$f(x)$为凸函数，二阶可微。当前点记为$x_k$,最优点记为$x^*$。 梯度下降法用的是一阶偏导，牛顿法用二阶偏导。以标量为例，在当前点进行泰勒二阶展开： $$\varphi(x)=f(x_k)+f'(x_k)(x-x_k)+\frac{1}{2}f''(x_k)(x-x_k)

机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering 算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。 目录链接 (1) 牛顿法 (2) 拟牛顿条件 (3)&

机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering 算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。 目录链接 (1) 牛顿法 (2) 拟牛顿条件 (3)&

机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering 算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。 目录链接 (1) 牛顿法 (2) 拟牛顿条件 (3)&

机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering 算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。 目录链接 (1) 牛顿法 (2) 拟牛顿条件 (3)

机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering 算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。 目录链接 (1) 牛顿法 (2) 拟牛顿条件 (3)&

牛顿法在最优化问题中每步都要求Hessian矩阵，计算比较复杂，拟牛顿法通过正定矩阵近似Hessian矩阵，简化了这一计算过程。

这个小程序是研一上学期的“工程优化”课程的大作业。其实这题本可以用 MATLAB 实现，但是我为了锻炼自己薄弱的编码能力，改为用 C 语言实现。这样，就得自己实现矩阵的运算（加减乘除、求逆、拷贝）；难点是求偏导，通过查资料，发现可以通过导数定义，即取极限的方法，来逐步逼近求得梯度；另外，没法做到输入任意公式，只能将公式硬编码为函数，而求导函数需要传入公式，就直接传入函数指针了。思考、编码、调试、测

下载页面 下载eclipse 去网上下载一个 PDT 2.1 SR-1 All In Ones 版本的eclipse，下载地址在下面：下载页面 下载Xdebug 我用Xdebug来调试PHP，可以在这里下载