拟牛顿法与最速下降法
拟牛顿法 拟牛顿法是求解非线性优化问题最有效的方法之一。DFP、BFGS、L-BFGS算法都是重要的拟牛顿法。 求函数的根 对f（x）在Xn附近做一阶泰勒展开 f(x)=f(Xn)+f’(Xn)(x-Xn) 假设Xn+1是该方程的根 那么就得到 Xn+1=Xn-f(Xn)/f ...
原文：【机器学习之数学】02 梯度下降法、最速下降法、牛顿法、共轭方向法、拟牛顿法
目录 梯度下降法 机器学习中的梯度下降法 最速下降法 二次型目标函数 牛顿法 Levenberg Marquardt 修正 梯度下降法和牛顿法谁快 共轭方向法 什么是共轭方向 基本的共轭方向法 共轭梯度法 拟牛顿法 秩 修正公式 References 相关博客 经过前一篇博客的简单介绍，我们对导数 方向导数 梯度应该有一个较为清晰的认识。在知道梯度之后，我们就可以通过一些无约束的优化方法来求极值 ...
2019-03-27 22:36 0 2673 推荐指数：
相关推荐
最优化方法课程总结三-- 最速下降法、牛顿法和线性共轭梯度法
故事继续从选定方向的选定步长讲起 首先是下降最快的方向 -- 负梯度方向衍生出来的最速下降法 最速下降法 顾名思义，选择最快下降。包含两层意思：选择下降最快的方向，在这一方向上寻找最好的步长。到达后在下一个点重复该步骤。定方向 选步长 前进... 优化问题的模型：\(min f ...
优化方法总结：梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等等
概述 优化问题就是在给定限制条件下寻找目标函数\(f(\mathbf{x})，\mathbf{x}\in\mathbf{R}^{\mathbf{n}}\)的极值点。极值可以分为整体极值或局部极值，整 ...
常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）
的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习算法 ...
梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法区别
梯度下降法是沿着梯度下降的算法，该算法的收敛速度受梯度大小影响非常大，当梯度小时算法收敛速度非常慢。 牛顿法是通过把目标函数做二阶泰勒展开，通过求解这个近似方程来得到迭代公式，牛顿法的迭代公式中用到了二阶导数来做指导，所以牛顿法的收敛速度很快，但是由于要求二阶导，所以牛顿法的时间复杂度非常高 ...
机器学习中梯度下降法和牛顿法的比较
在机器学习的优化问题中，梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法，他们都是为了求得目标函数的近似解。在逻辑斯蒂回归模型的参数求解中，一般用改良的梯度下降法，也可以用牛顿法。由于两种方法有些相似，我特地拿来简单地对比一下。下面的内容需要读者之前熟悉两种算法。 梯度下降法 梯度下降法用来 ...
matlab 梯度法（最速下降法）
norm(A,p)当A是向量时norm(A,p) Returns sum(abs(A).^zhip)^(/p), for any <= p <= ∞.norm(A) Returns nor ...
梯度下降法和牛顿法的总结与比较
机器学习的本质是建立优化模型，通过优化方法，不断迭代参数向量，找到使目标函数最优的参数向量。最终建立模型 通常用到的优化方法：梯度下降方法、牛顿法、拟牛顿法等。这些优化方法的本质就是在更新参数。 一、梯度下降法 0、梯度下降的思想 · 通过搜索方向和步长来对参数进行更新。其中搜索 ...