次梯度方法 次梯度方法(subgradient method)是传统的梯度下降方法的拓展，用来处理不可导的凸函数。它的优势是比传统方法处理问题范围大，劣势是算法收敛速度慢。但是，由于它对不可导函数有很好的处理方法，所以学习它还是很有必要的。 次梯度（subgradient） 1. ...

=x^2$在点$x=0$的梯度方向，也是唯一的次梯度方向。上面右图的三条红线都是函数$y=|x|$在点$ ...

向量$x$需要尽量稀疏(因为L1范数限制)。 目标函数的次梯度$g$为： 次梯度迭代算法：$x_ ...

拉格朗日 次梯度法(转) https://blog.csdn.net/robert_chen1988/article/details/41074295 对于非线性约束问题： 若非线性约束难于求导，则不能用K-T求解该问题，可考虑用拉格朗日次梯度法 ...

Using subgradient method to solve lasso problem The problem is to solve: \[\underset{\beta}{\op ...

　　对 p = 2，这称为弗罗贝尼乌斯范数（Frobenius norm）或希尔伯特-施密特范数（ Hilbert–Schmidt norm），不过后面这个术语通常只用于希尔伯特空间。这个范数可用不同的方式定义： 　　这里 A* 表示 A 的共轭转置，σi 是 A 的奇异值，并使用了迹函数 ...

import numpy as npa=np.array([[complex(1,-1),3],[2,complex(1,1)]]) print(a)print("矩阵2的范数")print(np.linalg.norm(a,ord=2) ) #计算矩阵2的范数print("矩阵1的范数 ...

L0、L1与L2范数、核范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家，我将这个五个部分分成两篇博文。知识有限，以下都是我一些浅显的看法 ...