坐标轴下降法

比较浅显的解释:

坐标轴下降法(解决L1正则化不可导的问题)

以代码进行简单入门的博客(演示的代价函数是可导的):

Coordinate descent in Python

Introduction to Coordinate Descent using Least Squares Regression

这里有两篇以Lasso为例演示坐标轴下降解决不可导的代价函数:

Lasso regression: derivation of the coordinate descent update rule

Lasso regression: implementation of coordinate descent

花书 P196有相关内容

Proximal Algorithm

L1范数的最优化过程是怎么样的?梯度下降遇到不可导点怎么办? - li Eta的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/38426074/answer/76683857

西瓜书 P253有相关内容

L1不可导的时候该怎么办的更多相关文章

  1. 机器学习之正则化【L1 & L2】

    前言 L1.L2在机器学习方向有两种含义:一是L1范数.L2范数的损失函数,二是L1.L2正则化 L1范数.L2范数损失函数 L1范数损失函数: L2范数损失函数: L1.L2分别对应损失函数中的绝对 ...

  2. ml基本问题

    作者:NgShawn 链接:https://www.nowcoder.com/discuss/33737?type=2&order=3&pos=19&page=1 来源:牛客网 ...

  3. paper 126:[转载] 机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数

    机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化. ...

  4. 正则化方法:L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

    正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在tr ...

  5. Proximal Gradient Descent for L1 Regularization

    [本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3426757.html,转载请注明出处] 假设我们要求解以下的最小化问题:                     ...

  6. 机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数(转)

    http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http: ...

  7. L0、L1与L2范数、核范数(转)

    L0.L1与L2范数.核范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大 ...

  8. 机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数 非常好,必看

    机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化. ...

  9. L1正则化及其推导

    \(L1\)正则化及其推导 在机器学习的Loss函数中,通常会添加一些正则化(正则化与一些贝叶斯先验本质上是一致的,比如\(L2\)正则化与高斯先验是一致的.\(L1\)正则化与拉普拉斯先验是一致的等 ...

随机推荐

  1. 2、Spring Boot 2.x 快速入门

    1.2 Spring Boot 快速入门 1.2.1 开发环境和工具 JDK 1.8+:Spring Boot 2.x 要求 JDK 1.8 环境及以上版本.另外,Spring Boot 2.x 只兼 ...

  2. 从入门到精通djang Django

    http://docs.30c.org/djangobook2/ 推荐大家一本书 特别用用  中文版的 哦

  3. Educational Codeforces Round 40 (Rated for Div. 2) 954G G. Castle Defense

    题 OvO http://codeforces.com/contest/954/problem/G 解 二分答案, 对于每个二分的答案值 ANS,判断这个答案是否可行. 记 s 数组为题目中描述的 a ...

  4. ueditor粘贴word图片无法显示的问题

    图片的复制无非有两种方法,一种是图片直接上传到服务器,另外一种转换成二进制流的base64码目前限chrome浏览器使用首先以um-editor的二进制流保存为例:打开umeditor.js,找到UM ...

  5. Gradle 如何配置将编译的 JAR 发布到 Archiva 中

    有时候我们希望将我们的jar 开发包发布到 Archiva 中. 如何配置 Gradle 的编译脚本呢? 首先你需要启用 Gradle 的 Maven-publish 插件. plugins { id ...

  6. Java集合总结(三):堆与优先级队列

    堆 满二叉树:满二叉树是指,除了最后一层外,每个节点都有两个孩子,而最后一层都是叶子节点,都没有孩子. 完全二叉树:完全二叉树不要求最后一层是满的,但如果不满,则要求所有节点必须集中在最左边,从左到右 ...

  7. 【概率论】2-2:独立事件(Independent Events)

    title: [概率论]2-2:独立事件(Independent Events) categories: Mathematic Probability keywords: Independent Ev ...

  8. Are Lights Still On?

    不知不觉成为一名OIer已经接近一年了,但真正开始认真对待还是这个暑假,从当初的信心百倍,踌躇满志,到现在陷入了迷茫. 我不知道自己是否真的热爱OI这项事业,可我不愿放弃:我也不知道自己还有没有继续学 ...

  9. nginx 配置简单反向代理

    假设端口号是 3000 server { listen ; server_name your.domain; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:3000 ...

  10. Linux设备驱动程序 之 后备高速缓存

    设备驱动程序常常会反复的分配很多相同大小的内存块:内核实现了后备高速缓存来对此进行支持,以反复的使用这些相同的内存块: 创建 Linux内核的高速缓存管理有时被称为“slab分配器”:因此,相关函数和 ...