无约束优化方法(梯度法-牛顿法-BFGS- L-BFGS）
本文讲解的是无约束优化中几个常见的基于梯度的方法，主要有梯度下降与牛顿方法、BFGS 与 L-BFGS 算法。 梯度下降法是基于目标函数梯度的，算法的收敛速度是线性的，并且当问题是病态时或者问题规模较大时，收敛速度尤其慢（几乎不适用）； 牛顿法是基于目标函数的二阶导数（Hesse 矩阵 ...
原文：凸优化之无约束优化（一维搜索方法：二分法、牛顿法、割线法）
二分法 一阶导 二分法是利用目标函数的一阶导数来连续压缩区间的方法，因此这里除了要求 f 在 a ,b 为单峰函数外，还要去 f x 连续可微。 确定初始区间的中点 x a b 。然后计算 f x 在 x 处的一阶导数 f x ， 如果 f x gt , 说明极小点位于 x 的左侧，也就是所，极小点所在的区间压缩为 a ,x 反之，如果 f x lt ，说明极小点位于x 的右侧，极小点所在的区间 ...
2016-12-03 18:15 0 1453 推荐指数：
相关推荐
无约束优化算法——牛顿法与拟牛顿法（DFP，BFGS，LBFGS）
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 ...
开根号（二分法、牛顿法）
二分法开根号，通过二分法在[0,n]之间寻找合适的数（n>1时），而n<1时，需要将上限设为1，即使用二分法在[0,1]之间寻找合适的数，最终达到一定精度跳出循环，但迭代很慢。 牛顿法可以快速迭代（牛顿法介绍） ...
二分法和牛顿迭代法
先说一个面试题：问 1.2 - 0.2 == 1 ？ 答案是False！ 为什么？ 其原因在于十进制和二进制的转换上，计算机先要把十进制的数转化为二进制，然后再计算。但是，在转化中 ...
利用二分法和牛顿法开根号
一.问题描述：给定一个数，如何求它的平方根(不能使用内置函数，如sqrt()函数)。 二.题解： 这属于比较经典的一道题目，通常有两种方法：二分法和牛顿法，下面是详细描述。 方法1：二分法，这是比较容易想到的一种方法。通过比较中间值与最终值的大小来改变中间值，最终在满足某个精度的情况下 ...
[数学]求函数近似零点的方法：二分法与牛顿法
问题 给定一个连续单变量函数\(f(x)\)，求这个函数的零点\(x_0\)。要求可控制误差。 解决方案 二分法与牛顿法都是适合计算机的解决方案。不过，牛顿法远快于二分法，写起来也更简单，但是更难理解。 二分法 算法是这样的： 找出（不管用什么方法，甚至看图像也行）两个值：\(l ...
二分法
1.二分法与逐个比较 二分查找法好比在1到100之间猜数，我们可以从1到99一个个的猜，这是最笨的方法。因为当我心里想的那个数是99的时候，需要猜99次才能得到答案，时间复杂度比较高。好比如下： 下面是对半猜数： 因此，对于包含n个元素的列表，二分查找 ...
二分法
二分法 二分法有两种，二分查找和二分答案。 二分查找 整数二分 整数二分的实质不在于单调性，而是看区间能否划分为两块，使得一块满足某种性质，而另一块不满足。 1.查找红色区域最后的值(满足条件的最后一个值)： check(mid): 1. true -> ...