一.简介 通过前面几节的介绍，大家可以直观的感受到：对于大部分机器学习模型，我们通常会将其转化为一个优化问题，由于模型通常较为复杂，难以直接计算其解析解，我们会采用迭代式的优化手段，用数学语言描述如 ...

python实现bgd，sgd，mini-bgd，newton，bfgs，lbfgs优化算法 数据样本三列特征，一列线性回归目标 ...

欢迎转载，转载请注明出处，徽沪一郎。 概要 本文就拟牛顿法L-BFGS的由来做一个简要的回顾，然后就其在spark mllib中的实现进行源码走读。 拟牛顿法 数学原理 代码实现 L-BFGS算法中使用到的正则化方法 ...

L-BFGS算法比较适合在大规模的数值计算中，具备牛顿法收敛速度快的特点，但不需要牛顿法那样存储Hesse矩阵，因此节省了大量的空间以及计算资源。本文主要通过对于无约束最优化问题的一些常用算法总结，一步步的理解L-BFGS算法，本文按照最速下降法 - 牛顿法 - 共轭梯度法 - 拟牛顿法 ...

BFGS和DFP都是拟牛顿法，和高斯牛顿法不同的地方是不用直接求黑塞矩阵了，而BFGS又比DFP算法有更好的数值稳定性。 算法步骤如下： 1. 给一个待求参数的初始值x(1)。 2. 给定H(1)矩阵为单位阵，并且计算出待优化函数在x(k)处的梯度g(k)。 3. 令d(k) = -H(k ...

BGFS是一种准牛顿算法, 所谓的"准"是指牛顿算法会使用Hessian矩阵来进行优化, 但是直接计算Hessian矩阵比较麻烦, 所以很多算法会使用近似的Hessian, 这些算法就称作准牛顿算 ...

本文由作者林洋港授权网易云社区发布。 一、 L-BFGS是什么 L-BFGS是解无约束非线性规划问题最常用的方法，具有收敛速度快、内存开销少等优点，在机器学习各类算法中常有它的身影。简单的说，L-BFGS和梯度下降、SGD干的同样的事情，但大多数情况下收敛速度更快，这点在大规模计算中很重要。下图 ...

本文由作者林洋港授权网易云社区发布。 一、 L-BFGS是什么 L-BFGS是解无约束非线性规划问题最常用的方法，具有收敛速度快、内存开销少等优点，在机器学习各类算法中常有它的身影。简单的说，L-BFGS和梯度下降、SGD干的同样的事情，但大多数情况下收敛速度更快，这点在大规模计算中很重要。下图 ...