一.簡介 通過前面幾節的介紹，大家可以直觀的感受到：對於大部分機器學習模型，我們通常會將其轉化為一個優化問題，由於模型通常較為復雜，難以直接計算其解析解，我們會采用迭代式的優化手段，用數學語言描述如 ...

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 ...

歡迎轉載，轉載請注明出處，徽滬一郎。 概要 本文就擬牛頓法L-BFGS的由來做一個簡要的回顧，然后就其在spark mllib中的實現進行源碼走讀。 擬牛頓法 數學原理 代碼實現 L-BFGS算法中使用到的正則化方法 ...

L-BFGS算法比較適合在大規模的數值計算中，具備牛頓法收斂速度快的特點，但不需要牛頓法那樣存儲Hesse矩陣，因此節省了大量的空間以及計算資源。本文主要通過對於無約束最優化問題的一些常用算法總結，一步步的理解L-BFGS算法，本文按照最速下降法 - 牛頓法 - 共軛梯度法 - 擬牛頓法 ...

BFGS和DFP都是擬牛頓法，和高斯牛頓法不同的地方是不用直接求黑塞矩陣了，而BFGS又比DFP算法有更好的數值穩定性。 算法步驟如下： 1. 給一個待求參數的初始值x(1)。 2. 給定H(1)矩陣為單位陣，並且計算出待優化函數在x(k)處的梯度g(k)。 3. 令d(k) = -H(k ...

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 ...

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 ...

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 ...