在最優化算法研究中按時間先后順序出現了許多算法包括如下幾種,這里介紹下他們的全稱和英文名稱: 1、最速下降法(Gradient descent) 2、牛頓法(Newton method) 3、 共軛梯度法(Conjugate Gradient) 4、擬牛頓法(Quasi-Newton ...
BGFS是一種准牛頓算法, 所謂的 准 是指牛頓算法會使用Hessian矩陣來進行優化, 但是直接計算Hessian矩陣比較麻煩, 所以很多算法會使用近似的Hessian, 這些算法就稱作准牛頓算法 Quasi Newton Algorithm . . 牛頓算法 Newton Algorithm 牛頓算法考慮了函數的二階單數, 是一種二階優化方法, 並且是所有其他二階優化方法的鼻祖. 作為對比, ...
2013-10-13 01:11 0 16301 推薦指數:
在最優化算法研究中按時間先后順序出現了許多算法包括如下幾種,這里介紹下他們的全稱和英文名稱: 1、最速下降法(Gradient descent) 2、牛頓法(Newton method) 3、 共軛梯度法(Conjugate Gradient) 4、擬牛頓法(Quasi-Newton ...
一、BFGS算法 在“優化算法——擬牛頓法之BFGS算法”中,我們得到了BFGS算法的校正公式: 利用Sherman-Morrison公式可對上式進行變換,得到 令,則得到: 二、BGFS算法存在的問題 在BFGS算法中。每次都要 ...
特點 相較於: 最優化算法3【擬牛頓法1】 BFGS算法使用秩二矩陣校正hesse矩陣的近似矩陣\(B\),即: \[B_{k+1}=B_k+\alpha\mu_k\mu_k^T+\beta\nu_k\nu_k^T \] 算法分析 將函數在\(x_{k+1}\)處二階展開 ...
一、牛頓法 對於優化函數\(f(x)\),在\(x_0\)處泰勒展開, \[f(x)=f(x_0)+f^{'}(x_0)(x-x_0)+o(\Delta x) \] 去其線性部分,忽略高階無窮小,令\(f(x) = 0\)得: \[x=x_0-\frac{f(x_0)}{f ...
python信用評分卡建模(附代碼,博主錄制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&ut ...
python實現bgd,sgd,mini-bgd,newton,bfgs,lbfgs優化算法 數據樣本三列特征,一列線性回歸目標 ...
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 ...
本文由作者林洋港授權網易雲社區發布。 一、 L-BFGS是什么 L-BFGS是解無約束非線性規划問題最常用的方法,具有收斂速度快、內存開銷少等優點,在機器學習各類算法中常有它的身影。簡單的說,L-BFGS和梯度下降、SGD干的同樣的事情,但大多數情況下收斂速度更快,這點在大規模計算中很重要。下圖 ...