原文:[轉] 數值優化(Numerical Optimization)學習系列-目錄

from:https: blog.csdn.net fangqingan java article details 概述數值優化對於最優化問題提供了一種迭代算法思路,通過迭代逐漸接近最優解,分別對無約束最優化問題和帶約束最優化問題進行求解。 該系列教程可以參考的資料有 . Numerical Optimization nd Jorge Nocedal Stephen J. Wright . 凸優化 ...

2019-07-07 19:09 0 995 推薦指數:

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機器學習模型優化 ---- Model Optimization

  當我們運用訓練好了的模型來預測未知數據時候發現有較大誤差,那么我們下一步可以做什么呢?   一般來說可以選擇以下幾種方法: 增加訓練集(通常是有效的,但是代價太大) ...

Thu Sep 14 01:42:00 CST 2017 0 3922
數值優化學習之概覽(一)

問題: 優化一個目標函數f(x),滿足一些約束c(x),等式或者不等式。滿足約束的解成為可行解。 分類: 連續/離散優化問題 約束/非約束優化問題 線性/非線性優化問題 全局/局部優化問題 隨機/確定性優化問題 凸優化: 1、凸集:如果集合S為凸集,當且僅當 x∈S, y∈S ...

Sun Jan 29 07:46:00 CST 2017 0 1493
優化算法(Optimization algorithms)

1.Mini-batch 梯度下降(Mini-batch gradient descent) batch gradient descent :一次迭代同時處理整個train data Mini ...

Fri Dec 14 23:12:00 CST 2018 0 654
在線學習和在線凸優化(online learning and online convex optimization)—在線凸優化框架3

  近年來,許多有效的在線學習算法的設計受到凸優化工具的影響。 此外,據觀察,大多數先前提出的有效算法可以基於以下優雅模型聯合分析:      凸集的定義:      一個向量 的Regret定義為:      如前所述,算法相對於競爭向量的集合U的Regret被定義 ...

Sat Sep 01 19:15:00 CST 2018 0 840
經典數值優化算法--專題學習

通用的損失函數最優化數值方法,來源於泰勒展開式,多元函數的泰勒展開式為: 一、一階逼近與一階方法 一階泰勒展開式: 其中,是代表了β變化的可能性,t在之后說到的梯度下降方法中演變成了學習速率。 現在,我們需要第二項最小,向量內積,最小為-|梯度||a|,這就是β的改變量。梯度 ...

Mon Oct 15 10:02:00 CST 2018 0 992
優化(Convex Optimization)淺析

本博客已經遷往http://www.kemaswill.com/, 博客園這邊也會繼續更新, 歡迎關注~ 在機器學習中, 很多情況下我們都需要求得一個 問題的全局最優值(global optimum). 大多數的全局最優值很難求得, 但是對於凸問題, 我們可以比較高效的找到其全局最優值, 這是 ...

Sun Nov 24 06:47:00 CST 2013 0 8392
 
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