一直记不住这些算法的推导,所以打算详细点写到博客中以后不记得就翻阅自己的笔记. 泰勒展开式 最初的泰勒展开式,若  在包含  的某开区间(a,b)内具有直到n+1阶的导数,则当x∈(a,b)时,有: 令可得到如下式子: 泰勒展开我的理解就有两个式子. 参考文献:http://baike.baidu.com/link?url=E-D1MzRCjDi8qrlh2Cn64fwtz703bg-h_z2_mOXorti2_3aBKrOUY4-2gHuESowiK8aQSBFE8y0yJeGl4_yOAq

原文:http://blog.xlvector.net/2014-02/different-logistic-regression/ 最近几年广告系统成为很多公司的重要系统之一,定向广告技术是广告系统中的重要技术,点击率预估是定向广告技术中的重要组成部分,Logistic Regression是解决点击率预估最常用的机器学习算法.所以本文介绍一下Logistic Regression(下文简称LR). 解决的问题 LR主要用来解决两类分类问题.下面的问题是一些典型的两类分类问题: 用户看到一个广

我们知道,线性回归能够进行简单的分类,但是它有一个问题是分类的范围问题,只有加上一个逻辑函数,才能使得其概率值位于0到1之间,因此本次介绍逻辑回归问题.同时,最大熵模型也是对数线性模型,在介绍最大熵模型的同时需要了解拉格朗日对偶法对约束最优化问题的求解,在文章末有几个关于牛顿法的链接,可供拓展阅读. 内容: 1 logistic regression model1.1 logistic distribution1.2 binary logistic regression model1.3 模型参

梯度下降: 1,批量梯度(BGD),随机梯度下降法(SGD),小批量梯度下降法(MBGD)的区别 2,和最小二乘比较 1,梯度下降法需要选择步长,而最小二乘法不需要. 2,梯度下降法是迭代求解,最小二乘法是计算解析解. 3,最小二乘仅适用数据量较小的情况下 3,和牛顿法比较 1,梯度下降法是梯度求解,而牛顿法/拟牛顿法是用二阶的海森矩阵的逆矩阵或伪逆矩阵求解. 2,相对而言,使用牛顿法/拟牛顿法收敛更快.但是每次迭代的时间比梯度下降法长. 最小二乘: 1,最小二乘法需要计算XTX的逆矩阵,有可能

目录 简述 梯度下降与梯度上升 梯度下降法算法详解 梯度下降法大家族(BGD,SGD,MBGD) 梯度下降法和其他无约束优化算法的比较 总结 ? ? 在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法(在[2]中已经讲解了).这里就对梯度下降法做一个完整的总结. 一.简述 在微积分里面,对多元函数的参数求?偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度. 比如函数f(x,y), 分别对x,

牛顿法 1 # coding:utf-8 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 import numpy as np 4 5 def dataN(length):#生成数据 6 x = np.ones(shape = (length,3)) 7 y = np.zeros(length) 8 for i in np.arange(0,length/100,0.02): 9 x[100*i][0]=1 10 x[100*i][1]=i 11 x[100*i][2]=

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,大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优

牛顿法 一: 最速下降法 下降法的迭代格式为xk+1=xk–αkdk , 其中dk为下降方向, 设gk=∇f(xk)≠0, 则下降方向要满足dTkgk<0. 当步长确定时, dTkgk的值越小, 即−dTkgk的值越大, 函数下降得越快. 由Cauchy-Schwartz不等式∣∣dTkgk∣∣≤∥dk∥∥gk∥, 当且仅当dk=−gk时, dTkgk的值最小. 从而−gk是最速下降方向. 则最速下降法的迭代格式为xk+1=xk−αkgk . 这里要注意的是, 最速下降方向只是算法的局部性质.

牛顿法.拟牛顿法相关资料: http://www.cnblogs.com/richqian/p/4535550.html https://www.codelast.com/%E5%8E%9F%E5%88%9B%E6%8B%9F%E7%89%9B%E9%A1%BF%E6%B3%95quasi-newton%EF%BC%8Cdfp%E7%AE%97%E6%B3%95davidon-fletcher-powell%EF%BC%8C%E5%8F%8Abfgs%E7%AE%97%E6%B3%95broyd