簡介:最近在看邏輯回歸算法,在算法構建模型的過程中需要對參數進行求解,采用的方法有梯度下降法和無約束項優化算法。之前對無約束項優化算法並不是很了解,於是在學習邏輯回歸之前,先對無約束項優化算法中經典的算法學習了一下。下面將無約束項優化算法的細節進行描述。為了尊重別人的勞動成果,本文的出處是:http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453
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從這里我們可以看出:要想迭代出Xk+1,就只需要計算Dk+1即可。DFP算法是對Dk+1的一個近似計算的算法。BFGS算法是直接近似計算海森矩陣,用Bk+1表示。