次梯度方法 次梯度方法(subgradient method)是傳統的梯度下降方法的拓展，用來處理不可導的凸函數。它的優勢是比傳統方法處理問題范圍大，劣勢是算法收斂速度慢。但是，由於它對不可導函數有很好的處理方法，所以學習它還是很有必要的。 次梯度（subgradient） 1. ...

=x^2$在點$x=0$的梯度方向，也是唯一的次梯度方向。上面右圖的三條紅線都是函數$y=|x|$在點$ ...

向量$x$需要盡量稀疏(因為L1范數限制)。 目標函數的次梯度$g$為： 次梯度迭代算法：$x_ ...

拉格朗日 次梯度法(轉) https://blog.csdn.net/robert_chen1988/article/details/41074295 對於非線性約束問題： 若非線性約束難於求導，則不能用K-T求解該問題，可考慮用拉格朗日次梯度法 ...

Using subgradient method to solve lasso problem The problem is to solve: \[\underset{\beta}{\op ...

　　對 p = 2，這稱為弗羅貝尼烏斯范數（Frobenius norm）或希爾伯特-施密特范數（ Hilbert–Schmidt norm），不過后面這個術語通常只用於希爾伯特空間。這個范數可用不同的方式定義： 　　這里 A* 表示 A 的共軛轉置，σi 是 A 的奇異值，並使用了跡函數 ...

import numpy as npa=np.array([[complex(1,-1),3],[2,complex(1,1)]]) print(a)print("矩陣2的范數")print(np.linalg.norm(a,ord=2) ) #計算矩陣2的范數print("矩陣1的范數 ...

L0、L1與L2范數、核范數 今天我們聊聊機器學習中出現的非常頻繁的問題：過擬合與規則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核范數規則化。最后聊下規則化項參數的選擇問題。這里因為篇幅比較龐大，為了不嚇到大家，我將這個五個部分分成兩篇博文。知識有限，以下都是我一些淺顯的看法 ...