L 正则化是一种常用的获取稀疏解的手段，同时L 范数也是L 范数的松弛范数。求解L 正则化问题最常用的手段就是通过加速近端梯度算法来实现的。 考虑一个这样的问题： minx f x g x x Rn，f x R，这里f x 是一个二阶可微的凸函数，g x 是一个凸函数 或许不可导 ，如上面L 的正则化 x 。 此时，只需要f x 满足利普希茨 Lipschitz 连续条件，即对于定义域内所有向量x ...
2017-04-25 18:06 1 10731 推荐指数：
假设我们要求解以下的最小化问题： $min_xf(x)$ 如果$f(x)$可导，那么一个简单的方法是使用Gradient Descent (GD)方法，也即使用以下的式子进行迭代求解： $x_{k+1} = x_k - a\Delta f(x_k)$ 如果$\Delta f(x)$满足 ...
概念 在详细了解梯度下降的算法之前，我们先看看相关的一些概念。 1. 步长（Learni ...
一直以来都以为自己对一些算法已经理解了，直到最近才发现，梯度下降都理解的不好。 1 问题的引出 对于上篇中讲到的线性回归，先化一个为一个特征θ1，θ0为偏置项，最后列出的误差函数如下图所示： 手动求解 目标是优化J(θ1)，得到其最小化，下图中的×为y(i)，下面给出TrainSet ...
一直以来都以为自己对一些算法已经理解了，直到最近才发现，梯度下降都理解的不好。 1 问题的引出 对于上篇中讲到的线性回归，先化一个为一个特征θ1，θ0为偏置项，最后列出的误差函数如下图所示： 手动求解 目标是优化J(θ1)，得到其最小化，下图中的×为y(i)，下面给出TrainSet ...
梯度下降（Gradient descent） 在有监督学习中，我们通常会构造一个损失函数来衡量实际输出和训练标签间的差异。通过不断更新参数，来使损失函数的值尽可能的小。梯度下降就是用来计算如何更新参数使得损失函数的值达到最小值（可能是局部最小或者全局最小）。 梯度下降计算流程 假设 ...
转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 在求解机器学习算法的优化问题时，梯度下降是经常采用的方法之一。 梯度下降不一定能够找到全局最优解，有可能是一个局部最优解。但如果损失函数是凸函数，梯度下降法得到的一定是全局最优解 ...
关于次梯度（Subgradient） ...
