python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&ut ...
Alink漫谈 十一 :线性回归 之 L BFGS优化 目录 Alink漫谈 十一 :线性回归 之 L BFGS优化 x 摘要 x 回顾 . 优化基本思路 . 各类优化方法 x 基本概念 . 泰勒展开 如何通俗推理 . 牛顿法 . . 泰勒一阶展开 . . 泰勒二阶展开 . . 高维空间 . . 牛顿法基本流程 . . 问题点及解决 . 拟牛顿法 . L BFGS算法 x 优化模型 L BFGS算 ...
2020-07-12 20:26 0 658 推荐指数:
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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 ...
一、BFGS算法 在“优化算法——拟牛顿法之BFGS算法”中,我们得到了BFGS算法的校正公式: 利用Sherman-Morrison公式可对上式进行变换,得到 令,则得到: 二、BGFS算法存在的问题 在BFGS算法中。每次都要 ...
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 ...
本文讲解的是无约束优化中几个常见的基于梯度的方法,主要有梯度下降与牛顿方法、BFGS 与 L-BFGS 算法。 梯度下降法是基于目标函数梯度的,算法的收敛速度是线性的,并且当问题是病态时或者问题规模较大时,收敛速度尤其慢(几乎不适用); 牛顿法是基于目标函数的二阶导数(Hesse 矩阵 ...
在最优化算法研究中按时间先后顺序出现了许多算法包括如下几种,这里介绍下他们的全称和英文名称: 1、最速下降法(Gradient descent) 2、牛顿法(Newton method) 3、 共轭梯度法(Conjugate Gradient) 4、拟牛顿法(Quasi-Newton ...
Alink漫谈(十) :线性回归实现 之 数据预处理 目录 Alink漫谈(十) :线性回归实现 之 数据预处理 0x00 摘要 0x01 概念 1.1 线性回归 1.2 优化模型 1.3 损失函数 ...