一.梯度下降法 梯度:如果函数是一维的变量,则梯度就是导数的方向:      如果是大于一维的,梯度就是在这个点的法向量,并指向数值更高的等值线,这就是为什么求最小值的时候要用负梯度 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最早最简单,也是最为常用的最优化方法.梯度下降法实现简单,当目标函数是凸函数时,梯度下降法的解是全局解.一般情况下,其解不保证是全局最优解,梯度下降法的速度也未必是最快的.梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向,因为该方向为当前位置的最快下

单个学习器要么容易欠拟合要么容易过拟合,为了获得泛化性能优良的学习器,可以训练多个个体学习器,通过一定的结合策略,最终形成一个强学习器.这种集成多个个体学习器的方法称为集成学习(ensemble learning). 集成学习通过组合多种模型来改善机器学习的结果,与单一的模型相比,这种方法允许产生更好的预测性能. 集成学习属于元算法,即结合数个“好而不同”的机器学习技术,形成一个预测模型,以此来降方差(bagging),减偏差(boosting),提升预测准确性(stacking). 1. 集成

# coding=utf-8 #共轭梯度算法求最小值 import numpy as np from scipy import optimize def f(x, *args): u, v = x a, b, c, d, e, f,g,h = args return a*u**g+ b*u*v + c*v**h + d*u + e*v + f def gradf(x, *args): u, v = x a, b, c, d, e, f,g,h = args gu = g*a*u + b*v +

无预处理共轭梯度 要求解线性方程组 ,稳定双共轭梯度法从初始解 开始按以下步骤迭代: 任意选择向量 使得 ,例如, 对 若 足够精确则退出 预处理共轭梯度 预处理通常被用来加速迭代方法的收敛.要使用预处理子 来求解线性方程组 ,预处理稳定双共轭梯度法从初始解 开始按以下步骤迭代: 任意选择向量 使得 ,例如, 对 若 足够精确则退出 这个形式等价于将无预处理的稳定双共轭梯度法应用于显式预处理后的方程组 , 其中 ,,.换句话说,左预处理和右预处理都可以通过这个形式实施. Mahout 分布式共轭

dp的刷表法和填表法 参考: 动态规划刷表法 - acmer_xue的博客 - CSDN博客http://blog.csdn.net/qq_30241305/article/details/52198780 一.先简单讲下什么是填表法,什么是刷表法. 填表法 :就是一般的动态规划,当前点的状态,可以直接用状态方程,根据之前点的状态推导出来. 刷表法:由当前点的状态,更新其他点的状态.需要注意:只用当每个状态所依赖的状态对它的影响相互独立. 二.通过例题看刷表 链接:http://exam.upc

牛顿法 考虑如下无约束极小化问题: $$\min_{x} f(x)$$ 其中$x\in R^N$,并且假设$f(x)$为凸函数,二阶可微.当前点记为$x_k$,最优点记为$x^*$. 梯度下降法用的是一阶偏导,牛顿法用二阶偏导.以标量为例,在当前点进行泰勒二阶展开: $$\varphi(x)=f(x_k)+f'(x_k)(x-x_k)+\frac{1}{2}f''(x_k)(x-x_k)^2$$ 极小值点满足$\varphi'(x)=0$,求得: $$x_{k+1}=x_k-\frac{f'(x

今天介绍数值计算和优化方法中非常有效的一种数值解法,共轭梯度法.我们知道,在解大型线性方程组的时候,很少会有一步到位的精确解析解,一般都需要通过迭代来进行逼近,而 PCG 就是这样一种迭代逼近算法. 我们先从一种特殊的线性方程组的定义开始,比如我们需要解如下的线性方程组: Ax=b" role="presentation">Ax=bAx=b 这里的 A(n×n)" role="presentation" style="positi

一,这种方法是直接传入一个数组进行排序(选择排序法) public static void selectSort(int arr[]){ for (int i = 0; i < arr.length-1; i++) { for (int j = i+1; j < arr.length; j++) { if(arr[j]<arr[i]){ int temp=arr[i]; arr[i]=arr[j]; arr[j]=temp; } } } } 二,这种事传入一个数组和一个数组个数(选择排序

问题描述:求全由小写字母组成的不超过200个字符序列的全排列 如输入序列bbjd,排列结果为: bbdj bbjd bdbj bdjb bjbd bjdb dbbj dbjb djbb jbbd jbdb jdbb   方法一:递归法   代码如下:   #include <stdio.h> ]; ]; ; void permutation(int i) { int k; // a~z的ASCII码在97到122之间 ; k < ; k++) { if(t[k]) { t[s[i] =

在进行图像处理过程中,我们常常会用到梯度迭代求解大型线性方程组.今天在用cuda对神秘矩阵进行求解的时候.出现了缺少dll的情况: 报错例如以下图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ2dnZ19nZ2c=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 缺少cusparse32_60.dll 缺失c

对于大型矩阵,预处理是很重要的.常用的预处理方法有: (1) 雅克比预处理 (2)块状雅克比预处理 (3)半LU 分解 (4)超松弛法

这个小程序是研一上学期的“工程优化”课程的大作业.其实这题本可以用 MATLAB 实现,但是我为了锻炼自己薄弱的编码能力,改为用 C 语言实现.这样,就得自己实现矩阵的运算(加减乘除.求逆.拷贝):难点是求偏导,通过查资料,发现可以通过导数定义,即取极限的方法,来逐步逼近求得梯度:另外,没法做到输入任意公式,只能将公式硬编码为函数,而求导函数需要传入公式,就直接传入函数指针了.思考.编码.调试.测试共耗费两周左右时间,完成于 2013/01/10.虽然为了认真做这个大作业而耽误了期末考试的复习,

Atitit 路径规划法attilax总结 扫描线路法 2017/2/8 20:43:37[吐槽]深圳-小 2017/2/8 20:43:37 群主做什么的2017/2/10 10:03:15系统消 2017/2/10 10:03:15 2017/2/13 9:58:50系统消 2017/2/13 9:58:50 2017/2/15 13:55:17[冒泡]南京-求 2017/2/15 13:55:17 有人么9:57:51系统消 2017/2/18 9:57:51 14:45:50[潜水]上海

原文:http://blog.xlvector.net/2014-02/different-logistic-regression/ 最近几年广告系统成为很多公司的重要系统之一,定向广告技术是广告系统中的重要技术,点击率预估是定向广告技术中的重要组成部分,Logistic Regression是解决点击率预估最常用的机器学习算法.所以本文介绍一下Logistic Regression(下文简称LR). 解决的问题 LR主要用来解决两类分类问题.下面的问题是一些典型的两类分类问题: 用户看到一个广

前言:排序(Sorting) 是计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个数据元素(或记录)的任意序列,重新排列成一个关键字有序的序列.本文主要讲述python中经常用的两种排序算法,选择排序法和冒泡排序法及其区别.通过对列表里的元素大小排序进行阐述. 一,选择排序法 从第一个位置开始比较,找出最小的,和第一个位置互换,开始下一轮. lt = [3, 5, 2, 1, 8, 4] #求出lt的长度 n = len(lt) #外层循环确定比较的轮数,x是下标,lt[x]在外层循环中代表lt中

数值优化(Numerical Optimization)学习系列-无梯度优化(Derivative-Free Optimization) 2015年12月27日 18:51:19 下一步 阅读数 4357更多 分类专栏: 数值优化   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/48946903 概述 在实际应用中,有些目

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/∂

Hinton的第6课,这一课中最后的那个rmsprop,关于它的资料,相对较少,差不多除了Hinton提出,没论文的样子,各位大大可以在这上面研究研究啊. 一.mini-批量梯度下降概述 这部分将介绍使用随机梯度下降学习来训练NN,着重介绍mini-批量版本,而这个也是现今用的最广泛的关于训练大型NN的方法.这里再回顾下关于一个线性神经元他的错误表面是怎样的. 这里的错误表面就是在一个空间中,水平轴是对应于NN的权重,竖直轴对应于所产生的错误的表面.对于一个误差平方的线性神经元,这个表面总是一个

(手机的颜色,大小,用户体验来加权统计总体的值)极大似然估计MLE 1.Logistic回归 Logistic regression (逻辑回归),是一种分类方法,用于二分类问题(即输出只有两种).如用于广告预测,也就是根据某广告被用户点击的可能性,把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方,结果是用户要么点击要么不点击. 通常两类使用类别标号0和1表示,0表示不发生,1表示发生. 问题引入 例如:有100个手机,其中有30个是你喜欢的,70个是不喜欢的.现预测你对第101个手机的喜好.这是一

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/∂

简述 梯度下降法又被称为最速下降法(Steepest descend method),其理论基础是梯度的概念.梯度与方向导数的关系为:梯度的方向与取得最大方向导数值的方向一致,而梯度的模就是函数在该点的方向导数的最大值. 现在假设我们要求函数的最值,采用梯度下降法,如图所示: 梯度下降的相关概念 在详细了解梯度下降的算法之前,我们先看看相关的一些概念. 1. 步长(Learning rate):步长决定了在梯度下降迭代的过程中,每一步沿梯度负方向前进的长度.用上面下山的例子,步长就是在当前这一步