以下皆为从网络资料获取的感性认知 共轭定义 共轭在数学、物理、化学、地理等学科中都有出现。 本意:两头牛背上的架子称为轭,轭使两头牛同步行走。共轭即为按一定的规律相配的一对。通俗点说就是孪生 ...
以下皆为从网络资料获取的感性认知 共轭定义 共轭在数学、物理、化学、地理等学科中都有出现。 本意:两头牛背上的架子称为轭,轭使两头牛同步行走。共轭即为按一定的规律相配的一对。通俗点说就是孪生 ...
转自:http://blog.csdn.net/u010922186/article/details/43852707 共轭梯度法(Conjugate Gradient)是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储 ...
今天介绍数值计算和优化方法中非常有效的一种数值解法,共轭梯度法。我们知道,在解大型线性方程组的时候,很少会有一步到位的精确解析解,一般都需要通过迭代来进行逼近,而 PCG 就是这样一种迭代逼近算法。 我们先从一种特殊的线性方程组的定义开始,比如我们需要解如下的线性方程组: Ax=b ...
数学优化方法在机器学习算法中至关重要,本篇博客主要来简单介绍下Conjugate Gradient(共轭梯度法,以下简称CG)算法,内容是参考的文献为:An Introduction to the Conjugate Gradient Method Without ...
最近项目中涉及基于Gradient Boosting Regression 算法拟合时间序列曲线的内容,利用python机器学习包 scikit-learn 中的GradientBoostingRegressor完成 因此就学习了下Gradient Boosting算法,在这里分享下我的理解 ...
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 ...
L1正则化是一种常用的获取稀疏解的手段,同时L1范数也是L0范数的松弛范数。求解L1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)+λg(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 ...