無約束優化算法——牛頓法與擬牛頓法（DFP，BFGS，LBFGS）
簡介：最近在看邏輯回歸算法，在算法構建模型的過程中需要對參數進行求解，采用的方法有梯度下降法和無約束項優化算法。之前對無約束項優化算法並不是很了解，於是在學習邏輯回歸之前，先對無約束項優化算法中經典的算法學習了一下。下面將無約束項優化算法的細節進行描述。為了尊重別人的勞動成果，本文的出處 ...
原文：《機器學習Python實現_06_優化_擬牛頓法實現(DFP,BFGS)》
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，用數學語言描述如下： min v k f x k v k 這里目標函數為 f x ，當前優化變量為 v k ，目標即是找到一個 v k 對當前的 x k 進行更新，使得函數值盡可能的降低，如果目標函數一階可微，對其作一 ...
2020-05-18 23:24 0 1427 推薦指數：
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