原文:使用次梯度法求解lasso

Using subgradient method to solve lasso problem The problem is to solve: underset beta operatorname minimize left frac N sum i N left y i z i beta right lambda beta right Subgradient Optimality: in pa ...

2020-05-10 17:30 0 631 推荐指数:

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拉格朗日 次梯度

拉格朗日 次梯度(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 ...

Tue Apr 17 09:21:00 CST 2018 0 1030
次梯度方法

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. ...

Thu Sep 10 19:12:00 CST 2015 5 16341
次梯度和次微分

=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|$在点$ ...

Sun Jun 14 01:50:00 CST 2020 0 920
核范数求次梯度

Start with the SVD decomposition of $x$: $$x=U\Sigma V^T$$ Then $$\|x\|_*=tr(\sqrt{x^Tx})=tr(\sqrt ...

Sun May 03 08:34:00 CST 2020 0 697
次梯度算法小实例

在上一篇博客中,我们介绍了次梯度,本篇博客,我们将用它来求解优化问题。 优化目标函数: $min \frac{1}{2} ||Ax-b||_2^2+\mu ||x||_1$ 已知$A, b$,设定一个$\mu$值,此优化问题表示用数据矩阵$A$的列向量的线性组合去拟合目标向量$b$,并且解 ...

Sun Jun 14 03:20:00 CST 2020 0 980
梯度、模式搜索求解最优化问题

最优化问题中常常需要求解目标函数的最大值或最小值,比如SVM支持向量机算法需要求解分类之间最短距离,神经网络中需要计算损失函数的最小值,分类树问题需要计算熵的最小或最大值等等。如果目标函数可求导常用梯度,不能求导时一般选用模式搜索。 一、梯度求解最优问题 由数学分析知识可以知道 ...

Sat Apr 03 18:11:00 CST 2021 0 341
使用最大似然求解线性模型(3)-求解似然函数

根据 使用最大似然求解线性模型(2)-为什么是最大化似然函数? 中提到,某个随机变量tn的 条件概率 服从均值为wT*xn,方差为σ2的正态分布。 现在假设有N个样本点,它们的联合概率密度为: 由于在给定了w和σ2的条件下,tn之间是相互独立的。即:在给定的 w ...

Mon Mar 27 04:03:00 CST 2017 0 1415
使用最大似然求解线性模型(1)

在Coursera机器学习课程中,第一篇练习就是如何使用最小均方差(Least Square)来求解线性模型中的参数。本文从概率论的角度---最大化似然函数,来求解模型参数,得到线性模型。本文内容来源于:《A First Course of Machine Learning》中的第一章和第二章 ...

Mon Mar 27 01:38:00 CST 2017 0 1290
 
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