最優化理論——機器學習基礎
目錄 前言 常見概念 目標函數（objective function） 收斂（convergence） 局部最小值（local mininu ...
原文：機器學習，優化——如何找到最優學習率
.找到最優學習率的方法 笨方法 指數提高學習率 從 . 開始嘗試，然后用 . ，每個量級的學習率都去跑一下網絡，然后觀察一下loss的情況，選擇一個相對合理的學習率，但是這種方法太耗時間了。 簡單的啟發方法 有時間總結 參考：https: arxiv.org pdf . .pdf， . 節 皮爾森檢測法篩選最優學習率 讀： 深度學習用於天文圖像空間碎片和恆星分類 年 Leslie N. Smit ...
2020-06-15 09:31 0 797 推薦指數：
相關推薦
機器學習常見的最優化算法
1. 梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法是最早最簡單，也是最為常用的最優化方法。梯度下降法實現簡單，當目標函數是凸函數時，梯度下降法的解是全局解。一般情況下，其解不保證是全局最優解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的優化思想是用當前位置負梯度方向作為搜索方向 ...
機器學習（一） ---- 最優化理論基礎
之前學習機器學習和數據挖掘的時候，很多都是知道這些算法的設計機制，對數學推導和求解過程依然是一知半解，最近看了一些機器學習算法的求解和各種優化算法，也發現了這些算法設計和公式推導背后的數學精妙之處和隨處可見的最優化的影子。還是決定從最優化理論開始補起，本文主要內容如下： ...
機器學習中導數最優化方法(基礎篇)
1. 前言 熟悉機器學習的童鞋都知道，優化方法是其中一個非常重要的話題，最常見的情形就是利用目標函數的導數通過多次迭代來求解無約束最優化問題。實現簡單，coding 方便，是訓練模型的必備利器之一。這篇博客主要總結一下使用導數的最優化方法的幾個基本方法，梳理梳理相關的數學知識，本人也是一邊 ...
機器學習之尋找KMeans的最優K
K-Means聚類算法是最為經典的，同時也是使用最為廣泛的一種基於划分的聚類算法，它屬於基於距離的無監督聚類算法。KMeans算法簡單實用，在機器學習算法中占有重要的地位。對於KMeans算法而言，如何確定K值，確實讓人頭疼的事情。 最近這幾天一直忙於構建公司的推薦引擎。對用戶群體的分類 ...
機器學習之路： 深度學習 tensorflow 神經網絡優化算法 學習率的設置
在神經網絡中，廣泛的使用反向傳播和梯度下降算法調整神經網絡中參數的取值。 梯度下降和學習率： 假設用 θ 來表示神經網絡中的參數， J(θ) 表示在給定參數下訓練數據集上損失函數的大小。 那么整個優化過程就是尋找一個參數θ， 使得J(θ) 的值 ...
機器學習（一）凸優化
本系列文檔是根據小象學院-鄒博主講的《機器學習》自己做的筆記。感覺講得很好，公式推理通俗易懂。是學習機器學習的不錯的選擇。當時花了幾百大洋買的。覺得不能浪費，應該不止一遍的研習。禁止轉載，嚴禁用於商業用途。廢話不多說了，開始整理筆記。 首先從凸集及其性質開始，鄒博老師在課程里講得很詳細，筆記 ...
凸優化和機器學習
CSDN的博主poson在他的博文《機器學習的最優化問題》中指出“機器學習中的大多數問題可以歸結為最優化問題”。我對機器學習的各種方法了解得不夠全面，本文試圖從凸優化的角度說起，簡單介紹其基本理論和在機器學習算法中的應用。 1.動機和目的 人在面臨選擇的時候重視希望自己能夠 ...