转自：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896619       
机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering 算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。

目录链接

(1) 牛顿法

(2) 拟牛顿条件

(3) DFP 算法

(4) BFGS 算法

(5) L-BFGS 算法

<转>牛顿法与拟牛顿法的更多相关文章

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    机器学习算法中经常碰到非线性优化问题,如 Sparse Filtering 算法,其主要工作在于求解一个非线性极小化问题.在具体实现中,大多调用的是成熟的软件包做支撑,其中最常用的一个算法是 L-BF ...

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    机器学习算法中经常碰到非线性优化问题,如 Sparse Filtering 算法,其主要工作在于求解一个非线性极小化问题.在具体实现中,大多调用的是成熟的软件包做支撑,其中最常用的一个算法是 L-BF ...

  8. 无约束优化算法——牛顿法与拟牛顿法（DFP，BFGS，LBFGS）

    简介:最近在看逻辑回归算法,在算法构建模型的过程中需要对参数进行求解,采用的方法有梯度下降法和无约束项优化算法.之前对无约束项优化算法并不是很了解,于是在学习逻辑回归之前,先对无约束项优化算法中经典的 ...

  9. 牛顿法与拟牛顿法(五) L-BFGS 算法

    转自 https://blog.csdn.net/itplus/article/details/21897715

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