1. 前言 今天我们聊一聊机器学习和深度学习里面都至关重要的一个环节，优化损失函数。我们知道一个模型只有损失函数收敛到了一定的值，才有可能会有好的结果，降低损失方式的工作就是优化方法需要做的事。下面 ...

数据、特征和数值优化算法是机器学习的核心，而牛顿法及其改良（拟牛顿法）是机器最常用的一类数字优化算法，今天就从牛顿法开始，介绍几个拟牛顿法算法。本博文只介绍算法的思想，具体的数学推导过程不做介绍。 ...

1. 二分法(Bisection) 1) 原理 　　【介值定理】 对于连续的一元非线性函数，若其在两个点的取值异号，则在两点间必定存在零点。 　　【迭代流程】 若左右两端取值不同，则取其中点，求 ...

作者：桂。 时间：2017-04-01 06:39:15 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6654372.html 声明：欢迎被转载，不过记得注 ...

牛顿法法主要是为了解决非线性优化问题，其收敛速度比梯度下降速度更快。其需要解决的问题可以描述为：对于目标函数f(x)，在无约束条件的情况下求它的最小值。 其中x=(x1,x2,..,xn)是n维 ...

拟牛顿法 拟牛顿法是求解非线性优化问题最有效的方法之一。DFP、BFGS、L-BFGS算法都是重要的拟牛顿法。 求函数的根 对f（x）在Xn附近做一阶泰勒展开 f(x)=f(Xn)+f’( ...

本系列文章允许转载，转载请保留全文！ 【请先阅读】【说明&总目录】http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 用牛顿法解方程 ...

最优化 随着大数据的到来，并行计算的流行，实际上机器学习领域的很多研究者会把重点放在最优化方法的研究上，如large scale computation。那么为什么要研究最优化呢？我们先从机器学习研 ...

牛顿法 考虑如下无约束极小化问题： $$\min_{x} f(x)$$ 其中$x\in R^N$,并且假设$f(x)$为凸函数，二阶可微。当前点记为$x_k$,最优点记为$x^*$。 梯度下降 ...

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是周四高等数学专题的第7篇文章。 之前的文章和大家聊了许多数学上的理论，今天和大家聊点有用的东西。 我们都知道，工业上 ...