原文:Machine Learning 学习笔记 (2) —— 使用牛顿法寻找极值

本系列文章允许转载,转载请保留全文 请先阅读 说明 amp 总目录 http: www.cnblogs.com tbcaaa p .html . 用牛顿法解方程 牛顿法是一种求解方程的迭代算法,也可以用于方程组的求解。其思想是利用方程 尤其是非线性方程 的线性部分,对原方程进行近似。不失一般性,考虑方程f x 。对f x 在x t处进行泰勒展开,可得f x f t f t x t ... 取线性部 ...

2015-05-01 22:27 0 6332 推荐指数:

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寻找“最好”(8)——牛顿

  牛顿是近代科学的先驱,智商290,碾压无数学霸,一个苹果都能砸出万有引力定律。   在力学上,牛顿阐明了动量和角动量守恒的原理,提出牛顿三大运动定律,它们和万有引力定律奠定了此后三个世纪里物理世界的科学观点,并成为无数中学生的噩梦。牛顿他通过论证开普勒行星运动定律与他的引力理论间的一致性 ...

Wed Nov 07 23:30:00 CST 2018 0 808
机器学习笔记-----牛顿与拟牛顿

提要:今天讲的牛顿与拟牛顿是求解无约束问题最优化方法的常用方法。 一 牛顿 假设我们求下面函数的最小值: 假设f(x)具有连续的二阶的连续偏导数,假设第K次迭代值为xk的值,那么可将f(X)在xk附近进行二阶泰勒展开得到: 我们对上述公式求导可得: 假设其中可逆 ...

Sun Oct 30 00:09:00 CST 2016 1 9502
牛顿极值及其Python实现

为: 与梯度下降相比,牛顿也同样是沿着曲线的斜率去寻找极值,但是不存在需要自定义learning ra ...

Thu Jan 25 05:58:00 CST 2018 0 5319
超限学习机 (Extreme Learning Machine, ELM) 学习笔记 (一)

1. ELM 是什么 ELM的个人理解: 单隐层的前馈人工神经网络,特别之处在于训练权值的算法: 在单隐层的前馈神经网络中,输入层到隐藏层的权值根据某种分布随机赋予,当我们有了输入层到隐藏层 ...

Sat Mar 26 01:15:00 CST 2016 1 16166
我的Machine Learning学习之路

[comment]: # 我的Machine Learning学习之路 从2016年年初,开始用python写一个简单的爬虫,帮我收集一些数据。 6月份,开始学习Machine Learning的相关知识。 9月开始学习Spark和Scala。 现在想,整理一下思路。 先感谢下我的好友王峰给我 ...

Sat Sep 10 16:48:00 CST 2016 7 2131
极限学习机(Extreme Learning Machine学习笔记

最近研究上了这个一个东西--极限学习机。   在很多问题中,我大多会碰到两个问题,一个是分类,另一个就是回归。简单来说,分类是给一串数打个标签,回归是把一串数变为一个数。 在这里我们需要处理的数据一般维度都比较高,在处理这两类问题时最简单的方法就是加权。使 ...

Fri Jun 19 20:42:00 CST 2015 2 7688
学习笔记-----《Pattern Recognition and Machine Learning》Christopher M. Bishop

Preface 模式识别这个词,以前一直不懂是什么意思,直到今年初,才开始打算读这本广为推荐的书,初步了解到,它的大致意思是从数据中发现特征,规律,属于机器学习的一个分支。 在前言中,阐述了什么是模式识别之后,立刻就提到了贝叶斯方法,感觉贝叶斯方法在模式识别中有一个特别重要的位置 ...

Thu May 17 17:59:00 CST 2018 0 945
Coursera课程《Machine Learning学习笔记(week1)

这是Coursera上比较火的一门机器学习课程,主讲教师为Andrew Ng。在自己看神经网络的过程中也的确发现自己有基础不牢、一些基本概念没搞清楚的问题,因此想借这门课程来个查漏补缺。目前的计划是先看到神经网络结束,后面的就不一定看了。 当然,看的过程中还是要做笔记做作业的,否则看了也是 ...

Wed Jun 29 05:41:00 CST 2016 0 3493
 
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