一、牛顿法 对于优化函数\(f(x)\),在\(x_0\)处泰勒展开, \[f(x)=f(x_0)+f^{'}(x_0)(x-x_0)+o(\Delta x) \] 去其线性部分,忽略高阶无穷小,令\(f(x) = 0\)得: \[x=x_0-\frac{f(x_0)}{f ...
牛顿法 英语:Newton s method 又称为牛顿 拉弗森方法 英语:Newton Raphson method ,它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。方法使用函数f x 的泰勒级数的前面几项来寻找方程f x 的根。 一般情况对于f x 是一元二次的情况直接应用求根公式就可以了,但是对于更高次 在 次方以上 ,没有求根公式,于是牛顿想了个近似求解的办法 牛顿法 首先以一元函数为例来 ...
2018-03-11 15:23 0 1049 推荐指数:
一、牛顿法 对于优化函数\(f(x)\),在\(x_0\)处泰勒展开, \[f(x)=f(x_0)+f^{'}(x_0)(x-x_0)+o(\Delta x) \] 去其线性部分,忽略高阶无穷小,令\(f(x) = 0\)得: \[x=x_0-\frac{f(x_0)}{f ...
一、BFGS算法 在“优化算法——拟牛顿法之BFGS算法”中,我们得到了BFGS算法的校正公式: 利用Sherman-Morrison公式可对上式进行变换,得到 令,则得到: 二、BGFS算法存在的问题 在BFGS算法中。每次都要 ...
特点 相较于: 最优化算法3【拟牛顿法1】 BFGS算法使用秩二矩阵校正hesse矩阵的近似矩阵\(B\),即: \[B_{k+1}=B_k+\alpha\mu_k\mu_k^T+\beta\nu_k\nu_k^T \] 算法分析 将函数在\(x_{k+1}\)处二阶展开 ...
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 ...
注意修改原函数,一阶偏导函数,二阶偏导函 ...
到达坡底。为了更形象地理解,也为了和牛顿法比较,这里我用一个二维图来表示: 懒得画图了直接用这个展 ...
1、写在最前: 在此只是简单在应用层面说明一下相关算法,严谨的数学知识,请大家参考最下面参考书目,后期有精力会进行细化,先占个坑。 2、基本知识: 泰勒展开式为: \[\begin{aligned} f(x) &=\frac{1}{0 !} f\left(x_ ...
这是对之前的Momentum的一种改进,大概思路就是,先对参数进行估计,然后使用估计后的参数来计算误差 具体实现: 需要:学习速率 ϵ, 初始参数 θ, 初始速率v, 动量衰减参数α每步迭代过程: ...