目录 牛顿法和拟牛顿法 一.牛顿法详解 1.1 无约束最优化问题 1.2 牛顿法迭代公式 1.3 牛顿法和梯度下降法 二.牛顿法流程 2.1 输入 2.2 输出 2.3 流程 三.拟牛顿法简介 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 牛顿法和拟牛顿法 牛顿法(Newton method)和拟牛顿法(quasi-Newton method)和梯度下降法一样也是求…

数据.特征和数值优化算法是机器学习的核心,而牛顿法及其改良(拟牛顿法)是机器最常用的一类数字优化算法,今天就从牛顿法开始,介绍几个拟牛顿法算法.本博文只介绍算法的思想,具体的数学推导过程不做介绍. 1. 牛顿法 牛顿法的核心思想是”利用函数在当前点的一阶导数,以及二阶导数,寻找搜寻方向“(回想一下更简单的梯度下降法,她只用了当前点一阶导数信息决定搜索方向). 牛顿法的迭代公式是(稍微有修改,最原始的牛顿法\(\gamma=1\): \[{{\bf{x}}_{n + 1}} = {{\bf{x}}…

方程数值求解 下面几讲,我们将聚集如下方程的解法: \begin{equation} f(x)=0 \tag{3.1}\label{3.1} \end{equation} 在微积分课程中,我们知道,许多优化问题最终归结为求解上述形式的方程,其中\(f\)为你要求极值的函数\(F\)的导数.在工程问题中,函数\(F\)来源多种多样,有公式.微分方程的解.实验和模拟等. 牛顿迭代 我们把方程\eqref{3.1}的解记为\(x^\*\).方程的解法有三种:对分法.割线法和牛顿法.这三种方法都需要猜测…

目录 原理 实践一:求\(y = x^2 - 4x + 1\)的最小值 实践二:求\(z = x^2 + y^2 + 5\)的最小值 问答时间 原理 梯度下降是一个很常见的通过迭代求解函数极值的方法,当函数非常复杂,通过求导寻找极值很困难时可以通过梯度下降法求解.梯度下降法流程如下: 上图中,用大写字母表示向量,用小写字母表示标量. 假设某人想入坑,他站在某点,他每移动一小步,都朝着他所在点的梯度的负方向移动,这样能保证他尽快入坑,因为某个点的梯度方向是最陡峭的方向(实际上,梯度下降法有时候不是…

在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法.这里就对梯度下降法做一个完整的总结. 1. 梯度 在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度.比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数,求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y).对于在点(x0,y0)的具体梯度向量就是(∂f/∂x0, ∂f/∂…

我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下,如何使利润最大化”等.最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称.随着学习的深入,博主越来越发现最优化方法的重要性,学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解,比如我们现在学习的机器学习算法,大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优化,从而训…

ICML2016 TUTORIAL参会分享 本文转自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MDE4NTk4MQ==&mid=2658399541&idx=1&sn=de6da3b595f1843a85acf75110f54e48 原创 2016-07-26 阿里巴巴-探微 蝙蝠遐想 本次ICML会议的tutorial安排在主会前一天.这次tutorial内容非常丰富,有微软亚研的hekaiming(已经跳去facebook)介绍深度残差网络,…

BP(Back Propagation)网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一. BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer)…

目录 基本形式 代价函数 用梯度下降法求\(\vec\theta\) 扩展 基本形式 逻辑回归是最常用的分类模型,在线性回归基础之上扩展而来,是一种广义线性回归.下面举例说明什么是逻辑回归:假设我们有样本如下(是我编程生成的数据): 我们要做的是找到一个决策边界,把两类样本给分开,当有新数据进来时,就判断它在决策边界的哪一边.设边界线为线性函数 \[h_\theta(\vec x) = \theta_0 + \theta_1x_1 + \theta_2x_2 \tag {1}\]取0时的直线,如…

在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法.这里就对梯度下降法做一个完整的总结. 1. 梯度 在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度.比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数,求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y).对于在点(x0,y0)的具体梯度向量就是(∂f/∂x0, ∂f/∂…