數據、特征和數值優化算法是機器學習的核心，而牛頓法及其改良（擬牛頓法）是機器最常用的一類數字優化算法，今天就從牛頓法開始，介紹幾個擬牛頓法算法。本博文只介紹算法的思想，具體的數學推導過程不做介紹。 ...

BGFS是一種准牛頓算法, 所謂的"准"是指牛頓算法會使用Hessian矩陣來進行優化, 但是直接計算Hessian矩陣比較麻煩, 所以很多算法會使用近似的Hessian, 這些算法就稱作准牛頓算 ...

　　針對牛頓法中海塞矩陣的計算問題，擬牛頓法主要是使用一個海塞矩陣的近似矩陣來代替原來的還塞矩陣，通過這種方式來減少運算的復雜度。其主要過程是先推導出海塞矩陣需要滿足的條件，即擬牛頓條件（也可以稱為擬 ...

牛頓法 考慮如下無約束極小化問題： $$\min_{x} f(x)$$ 其中$x\in R^N$,並且假設$f(x)$為凸函數，二階可微。當前點記為$x_k$,最優點記為$x^*$。 梯度下降 ...

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 ...

python信用評分卡建模（附代碼，博主錄制） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&ut ...

wangpeng（qqlantian@126.com） Last updated on 2017-3-24 由於博客園對markdown支持不完善（或者我不太會用），一些公式和引用展示不 ...