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Alink漫談 十一 :線性回歸 之 L BFGS優化 目錄 Alink漫談 十一 :線性回歸 之 L BFGS優化 x 摘要 x 回顧 . 優化基本思路 . 各類優化方法 x 基本概念 . 泰勒展開 如何通俗推理 . 牛頓法 . . 泰勒一階展開 . . 泰勒二階展開 . . 高維空間 . . 牛頓法基本流程 . . 問題點及解決 . 擬牛頓法 . L BFGS算法 x 優化模型 L BFGS算 ...
2020-07-12 20:26 0 658 推薦指數:
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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 ...
一、BFGS算法 在“優化算法——擬牛頓法之BFGS算法”中,我們得到了BFGS算法的校正公式: 利用Sherman-Morrison公式可對上式進行變換,得到 令,則得到: 二、BGFS算法存在的問題 在BFGS算法中。每次都要 ...
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 ...
本文講解的是無約束優化中幾個常見的基於梯度的方法,主要有梯度下降與牛頓方法、BFGS 與 L-BFGS 算法。 梯度下降法是基於目標函數梯度的,算法的收斂速度是線性的,並且當問題是病態時或者問題規模較大時,收斂速度尤其慢(幾乎不適用); 牛頓法是基於目標函數的二階導數(Hesse 矩陣 ...
在最優化算法研究中按時間先后順序出現了許多算法包括如下幾種,這里介紹下他們的全稱和英文名稱: 1、最速下降法(Gradient descent) 2、牛頓法(Newton method) 3、 共軛梯度法(Conjugate Gradient) 4、擬牛頓法(Quasi-Newton ...
Alink漫談(十) :線性回歸實現 之 數據預處理 目錄 Alink漫談(十) :線性回歸實現 之 數據預處理 0x00 摘要 0x01 概念 1.1 線性回歸 1.2 優化模型 1.3 損失函數 ...