共軛梯度（Conjugate Gradient，CG）算法
以下皆為從網絡資料獲取的感性認知 共軛定義 共軛在數學、物理、化學、地理等學科中都有出現。 本意：兩頭牛背上的架子稱為軛，軛使兩頭牛同步行走。共軛即為按一定的規律相配的一對。通俗點說就是孿生 ...
相關推薦
conjugate gradient method (共軛梯度法)
轉自：http://blog.csdn.net/u010922186/article/details/43852707 共軛梯度法（Conjugate Gradient）是介於最速下降法與牛頓法之間的一個方法，它僅需利用一階導數信息，但克服了最速下降法收斂慢的缺點，又避免了牛頓法需要存儲 ...
機器學習： 共軛梯度算法（PCG）
今天介紹數值計算和優化方法中非常有效的一種數值解法，共軛梯度法。我們知道，在解大型線性方程組的時候，很少會有一步到位的精確解析解，一般都需要通過迭代來進行逼近，而 PCG 就是這樣一種迭代逼近算法。 我們先從一種特殊的線性方程組的定義開始，比如我們需要解如下的線性方程組： Ax=b ...
機器學習&數據挖掘筆記_12（對Conjugate Gradient 優化的簡單理解）
數學優化方法在機器學習算法中至關重要，本篇博客主要來簡單介紹下Conjugate Gradient(共軛梯度法，以下簡稱CG)算法，內容是參考的文獻為：An Introduction to the Conjugate Gradient Method Without ...
Gradient Boosting算法簡介
最近項目中涉及基於Gradient Boosting Regression 算法擬合時間序列曲線的內容，利用python機器學習包 scikit-learn 中的GradientBoostingRegressor完成 因此就學習了下Gradient Boosting算法，在這里分享下我的理解 ...
梯度下降算法（gradient descent）
概念 在詳細了解梯度下降的算法之前，我們先看看相關的一些概念。 1. 步長（Learni ...
（二）深入梯度下降(Gradient Descent)算法
一直以來都以為自己對一些算法已經理解了，直到最近才發現，梯度下降都理解的不好。 1 問題的引出 對於上篇中講到的線性回歸，先化一個為一個特征θ1，θ0為偏置項，最后列出的誤差函數如下圖所示： 手動求解 目標是優化J(θ1)，得到其最小化，下圖中的×為y(i)，下面給出TrainSet ...
近端梯度算法（Proximal Gradient Descent）
L1正則化是一種常用的獲取稀疏解的手段，同時L1范數也是L0范數的松弛范數。求解L1正則化問題最常用的手段就是通過加速近端梯度算法來實現的。 考慮一個這樣的問題： minx f(x)+λg(x) x∈Rn，f(x)∈R，這里f(x)是一個二階可微的凸函數，g(x)是一個凸函數（或許不可 ...