拟牛顿条件（转载）

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/

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

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

梯度下降和拟牛顿 作者:樱花猪   摘要:     本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第六次次课在线笔记.本节课主要介绍了一种在机器学习需要经常使用到的计算方法——梯度下降法并在最后提出了另一种下降法的思路——拟牛顿法.梯度下降法是一个连接理论和计算机计算的桥梁,这种方法通过迭代来逐步完成对于目标函数的演化,将离散和连续有机的结合起来.实际上梯度下降法在许多有关偏微分方程算法中也有所用到,例如水平集.主动轮廓模型等.通过本次课程的学习,我们能够更加具体和感性的理解梯度下降,从

七月算法--12月机器学习在线班-第六次课笔记—梯度下降和拟牛顿 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记 http://www.julyedu.com

这节课的推导真心hold不住了.按照自己的理解记下仅看明白的东西吧.或许还有第二遍.第三遍整理呢. 主要讲了两个问题: 学习率α如何确定? 使用固定的学习率还是变化的学习率? 学习率设置为多大比较好? 下降的方向如何处理,除了梯度方向,有没有其他方向? 可行方向和梯度方向有何关系? 先上结论: 使用固定的学习率还是变化的学习率? 使用变化的学习率好.学习率的确定可以这样:在参数迭代的开始阶段,由于与最优值差距较大,可以使用较大的学习率:在迭代后期,使用较小的学习率增加稳定性和精度. 学习率设置为

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/