无约束优化算法——牛顿法与拟牛顿法（DFP，BFGS，LBFGS）
简介：最近在看逻辑回归算法，在算法构建模型的过程中需要对参数进行求解，采用的方法有梯度下降法和无约束项优化算法。之前对无约束项优化算法并不是很了解，于是在学习逻辑回归之前，先对无约束项优化算法中经典的算法学习了一下。下面将无约束项优化算法的细节进行描述。为了尊重别人的劳动成果，本文的出处 ...
原文：《机器学习Python实现_06_优化_拟牛顿法实现(DFP,BFGS)》
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，用数学语言描述如下： min v k f x k v k 这里目标函数为 f x ，当前优化变量为 v k ，目标即是找到一个 v k 对当前的 x k 进行更新，使得函数值尽可能的降低，如果目标函数一阶可微，对其作一 ...
2020-05-18 23:24 0 1427 推荐指数：
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