参考链接：https://closure11.com/subgradient/

次梯度(Subgradient)的更多相关文章

  1. 最优化方法：范数和规则化regularization

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52108040 范数规则化 机器学习中出现的非常频繁的问题有:过拟合与规则化.先简单的来理解下常用的L0 ...

  2. 机器学习方法：回归（二）：稀疏与正则约束ridge regression，Lasso

    欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. "机器学习方法"系列,我本着开放与共享(open and share)的精神撰写,目的是 ...

  3. zzL1和L2正则化regularization

    最优化方法:L1和L2正则化regularization http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52108040 机器学习和深度学习常用的规则化 ...

  4. 分布式机器学习：同步并行SGD算法的实现与复杂度分析（PySpark）

    1 分布式机器学习概述 大规模机器学习训练常面临计算量大.训练数据大(单机存不下).模型规模大的问题,对此分布式机器学习是一个很好的解决方案. 1)对于计算量大的问题,分布式多机并行运算可以基本解决. ...

  5. 优化中的subgradient方法

    哎.刚刚submit上paper比較心虚啊.无心学习.还是好好码码文字吧. subgradient介绍 subgradient中文名叫次梯度.和梯度一样,全然能够多放梯度使用.至于为什么叫子梯度,是由 ...

  6. Pegasos: Primal Estimated sub-GrAdient Solver for SVM

    Abstract We describe and analyze a simple and effective iterative algorithm for solving the optimiza ...

  7. Subgradient Algorithm

    Subgradient是一种可以优化不可微的凸函数的方法. 首先回顾凸函数的定义: $f(y) \geq f(x) + \nabla f(x)^T(y-x), all \hspace{2 pt} x, ...

  8. tensorflow 学习（一）

    改系列只为记录我学习 udacity 中深度学习课程!! 1. 整个课程分为四个部分,如上图所示. 第一部分将研究逻辑分类器,随机优化以及实际数据训练. 第二部分我们将学习一个深度网络,和使用正则化技 ...

  9. Caffe学习系列(8)：solver优化方法

    上文提到,到目前为止,caffe总共提供了六种优化方法: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: &q ...

随机推荐

  1. 7、jmeter-定时器介绍与使用

    jmeter-定时器介绍与使用 固定定时器 Uniform Random Timer Precise Throughput Timer Constant Throughput Timer 高斯随机定时 ...

  2. Cuckoo架构

    cuckoo在部署阶段,只在Guest系统里塞了一个agent,这个agent在运行阶段负责与Host端程序进行通信,从Host端接收sample, 整个客户端程序,以及配置文件. 在Host端主要的 ...

  3. NIO 源码分析(02-1) BIO 源码分析

    目录 一.BIO 最简使用姿势 二.ServerSocket 源码分析 2.1 相关类图 2.2 主要属性 2.3 构造函数 2.4 bind 方法 2.5 accept 方法 2.6 总结 NIO ...

  4. JUC源码分析-集合篇（四）CopyOnWriteArrayList

    JUC源码分析-集合篇(四)CopyOnWriteArrayList Copy-On-Write 简称 COW,是一种用于程序设计中的优化策略.其基本思路是,从一开始大家都在共享同一个内容,当某个人想 ...

  5. XVIII Open Cup named after E.V. Pankratiev Stage 5: Eastern Grand Prix

    contest link easy: EI medium-easy: BCDGK medium: L medium-hard: AFH A. Artifacts B. Brackets and Dot ...

  6. PHP72w安装

    PHP72w #  rpm  -Uvh   https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm #  rpm ...

  7. linux常用命令-2网络相关命令

    1.ip  [选项]  操作对象{link|addr|route...} ip addr show #显示网卡IP信息 2.修改IP配置 1)     root权限 2)     cd /etc/sy ...

  8. v-bind和v-model的区别

    1:v-bind动态绑定指令,默认情况下标签自带属性的值是固定的,在为了能够动态的给这些属性添加值,可以使用v-bind:你要动态变化的值="表达式" 2:v-bind用于绑定属性 ...

  9. tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别

    1.tf.multiply()两个矩阵中对应元素各自相乘 格式: tf.multiply(x, y, name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64, u ...

  10. Mycat搭建负载均衡，读写分离的Mysql集群

    Mycat搭建负载均衡,读写分离的Mysql集群 准备环境 1.mysql-5.7.24-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz 2.Mycat-server-1.6.7.4-te ...