牛顿法与拟牛顿法学习笔记（二）拟牛顿条件

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) DFP 算法 (4) BFGS 算法 (5) L-BFGS 算法 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/

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) DFP 算法 (4) BFGS 算法 (5) L-BFGS 算法 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/

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) DFP 算法 (4) BFGS 算法 (5) L-BFGS 算法 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/

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) DFP 算法 (4) BFGS 算法 (5) L-BFGS 算法 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/

原文地址:https://www.cnblogs.com/wmx24/p/10213505.html

牛顿法需要计算目标函数的二阶偏导数,计算复杂,而且有时目标函数的海森矩阵无法保持正定,因此有人提出了拟牛顿法:一种类似牛顿法的方法.思路是不用二阶偏导数就构造出可以近似海森矩阵的正定对称阵.拟牛顿条件是指出了用来近似的矩阵应该满足的条件. 原文地址:https://www.cnblogs.com/Aaron12/p/9033200.html

Caliburn.Micro学习笔记(二)----Actions 上一篇已经简单说了一下引导类和简单的控件绑定 我的上一个例子里的button自动匹配到ViewModel事件你一定感觉很好玩吧 今天说一下它的Actions,看一下Caliburn.Micro给我们提供了多强大的支持 我们还是从做例子开始 demo的源码下载在文章的最后 例子1.无参数方法调用 点击button把textBox输入的文本弹出来 如果textbox里没有文本button不可点,看一下效果图 看一下前台代码 <Stac

2. 蛤蟆Python脚本学习笔记二基本命令畅玩 本篇名言:"成功源于发现细节,没有细节就没有机遇,留心细节意味着创造机遇.一件司空见惯的小事或许就可能是打开机遇宝库的钥匙!" 下班回家,咱先来看下一些常用的基本命令. 欢迎转载,转载请标明出处:http://blog.csdn.net/notbaron/article/details/48092873 1.  数字和表达式 看下图1一就能说明很多问题: 加法,整除,浮点除,取模,幂乘方等.是不是很直接也很粗暴. 关于上限,蛤蟆不太清楚

小猪的数据结构学习笔记(二) 线性表中的顺序表 本节引言: 在上个章节中,我们对数据结构与算法的相关概念进行了了解,知道数据结构的 逻辑结构与物理结构的区别,算法的特性以及设计要求;还学了如何去衡量一个算法 的好坏,以及时间复杂度的计算!在本节中我们将接触第一个数据结构--线性表; 而线性表有两种表现形式,分别是顺序表和链表;学好这一章很重要,是学习后面的基石; 这一节我们会重点学习下顺序表,在这里给大家一个忠告,学编程切忌眼高手低,看懂不代表自己 写得出来,给出的实现代码,自己要理解思路,自己