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 operatorname minimize left frac N sum i N left y i z i beta right lambda beta right Subgradient Optimality: in pa ...
2020-05-10 17:30 0 631 推薦指數:
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 ...
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|$在點$ ...
Start with the SVD decomposition of $x$: $$x=U\Sigma V^T$$ Then $$\|x\|_*=tr(\sqrt{x^Tx})=tr(\sqrt ...
在上一篇博客中,我們介紹了次梯度,本篇博客,我們將用它來求解優化問題。 優化目標函數: $min \frac{1}{2} ||Ax-b||_2^2+\mu ||x||_1$ 已知$A, b$,設定一個$\mu$值,此優化問題表示用數據矩陣$A$的列向量的線性組合去擬合目標向量$b$,並且解 ...
最優化問題中常常需要求解目標函數的最大值或最小值,比如SVM支持向量機算法需要求解分類之間最短距離,神經網絡中需要計算損失函數的最小值,分類樹問題需要計算熵的最小或最大值等等。如果目標函數可求導常用梯度法,不能求導時一般選用模式搜索法。 一、梯度法求解最優問題 由數學分析知識可以知道 ...
根據 使用最大似然法來求解線性模型(2)-為什么是最大化似然函數? 中提到,某個隨機變量tn的 條件概率 服從均值為wT*xn,方差為σ2的正態分布。 現在假設有N個樣本點,它們的聯合概率密度為: 由於在給定了w和σ2的條件下,tn之間是相互獨立的。即:在給定的 w ...
在Coursera機器學習課程中,第一篇練習就是如何使用最小均方差(Least Square)來求解線性模型中的參數。本文從概率論的角度---最大化似然函數,來求解模型參數,得到線性模型。本文內容來源於:《A First Course of Machine Learning》中的第一章和第二章 ...