BFGS算法代码简单且有具体事例下载

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BFGS算法

BFGS算法 2015-03-27 01:55 22239人阅读 评论(11) 收藏 举报 分类: 数学之美(10) 作者同类文章X 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 今天,...

机器学习算法__1__牛顿法,拟牛顿法,DFP,BFGS,L-BFGS 原理及代码详解(2)

特别地,当G(xk)G(xk)奇异时,算法就无法继续进行下去。尽管修正牛顿法可以克服这一缺陷,但修正参数的取值很难把握,过大或过小都会影响到收敛速度。牛顿法的每一步迭代都需要目标函数的海森矩阵G(xk)G(xk),对于大...

机器学习算法__1__牛顿法,拟牛顿法,DFP,BFGS,L-BFGS 原理及代码详解(1)

一.牛顿法Taylor公式 – Maclaurin公式:1....现在我们把函数f(x)在点xk处一阶泰勒展开: 那么假设点xk+1为该方程的根,则 那么就可以得到 这样我们就得到了一个递归方程,我们可以通过迭代的方式不断的让...

机器学习算法__1__牛顿法,拟牛顿法,DFP,BFGS,L-BFGS 原理及代码详解(4)

此上最后部分LBFGS算法的展开式疑议正确参考如下图所示:补充几点:######################## 拟牛顿_L-BFGS算法####################### ''' 拟牛顿法(如BFGS算法)需要计算和存储海森矩阵,其空间复杂度是n2,当n...

机器学习算法__1__牛顿法,拟牛顿法,DFP,BFGS,L-BFGS 原理及代码详解(3)

######################## 拟牛顿_BFGS算法####################### #算法描述: ''' BFGS算法与DFP步骤基本相同,区别在于更新公式的差异 ''' def bfgs(fun,gfun,hess,x0): #功能:用BFGS算法求解无约束问题:...

BFGS算法代码简单且有具体事例

该文件包含的是BFGS算法代码全面,算法简单,可用于语音处理

收藏!!如何 Get 机器学习必备的算法技能? | 逻辑回归

本文是吴恩达老师的机器学习课程[1]的笔记和代码复现部分(逻辑回归)。作者:黄海广[2]备注:笔记和作业(含数据、原始作业文件)、视频都在github[3]中下载。我将陆续将课程笔记和课...

笔记:机器学习——吴恩达 第三周

课程目录第三周六、逻辑回归(Logistic Regression)6.1 分类问题6.2 假说表示6.3 判定边界6.4 代价函数6.5 简化的成本函数和梯度下降6.6 高级优化6.7 多类别分类:一对多七、正则化(Regularization)7.1 过拟合的问题...

吴恩达-coursera-机器学习-week3

六、逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类问题 6.2 假说表示 6.3 判定边界 6.4 代价函数 6.5 简化的成本函数和梯度下降 6.6 高级优化 6.7 多类别分类:一对多 七、正则化(Regularization) ...

斯坦福大学吴恩达机器学习教程中文笔记——week3——逻辑回归,正则化

第3周 文章目录第3周@[toc] 六、逻辑回归(Logistic Regression)6.1 分类问题6.2 假说表示6.3 判定边界6.4 代价函数6.5 简化的成本函数和梯度下降6.6 高级优化6.7 多类别分类:一对多七、正则化(Regularization)7.1...

吴恩达MachineLearning-week3

1.1 引出逻辑回归 虽然带着回归两字,但是它解决的是分类问题,而不是预测一段连续的值。 根据线性回归模型我们只能预测连续的值,然而对于分类问题,拿二分类举例,我们需要输出0或1,我们可以预测: ...

机器学习

1,机器学习算法: 1.1 监督学习:我们教计算机如何做事情  监督学习是指:我们给算法一个数据集,并且给定正确答案;数据集中的每个样本都相应的正确答案,再根据这些样本作出预测;即监督学习中的样本不是都...

pytorch深度学习和入门实战(七)模型集成训练

模型集成是提升分类器或预测系统效果的重要方法,目前在机器学习、深度学习国际比赛中时常能看到利用模型集成取得佳绩的事例。其在生产环境也是人们经常使用的方法。模型集成的原理比较简单,有点像多个盲人摸象,每...

吴恩达机器学习课程笔记

主成分数据选择那里一节课没有字幕,建议移步Coursera 黄海广笔记 Coursera深度学习教程中文笔记 斯坦福大学2014(吴恩达)机器学习教程中文笔记 第0天 搜集信息,注册Coursera,申请奖学金,安排学习计划。(2h...

逻辑回归

分类问题的例子:判断一封电子邮件是否是垃圾邮件;判断一次金融交易是否是欺诈;之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子,区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。 如果我们使用线性回归来解决二分问题会怎么样? 在分类...

python拟合反比例函数_吴恩达机器学习——正则化

7.1过拟合的问题过拟合问题简单来说就是泛化能力差:所建的机器学习模型在训练样本中准确率很高,在验证数据集中准确率低——也就是说模型难以推广到新的数据。下图是一个回归问题的例子:第一个模型是一个线性模型...

【吴恩达机器学习笔记】正则化

本文主要讲了利用正则化来解决过拟合问题的知识,并且讲解了正则化线性回归及正则化逻辑回归的代价函数及梯度下降更新公式等的推导过程。

Hibernate4视频教程_全面来袭

本Java视频教程基于 Hibernate4.x 录制。内容涵盖安装 Hibernatetools 插件、Session 核心方法、持久化对象生命周期、对象关系映射(1-n、1-1、n-n、继承映射)、检索策略、检索方式(对象导航图、OID 检索、HQL、QBC、本地SQL)、Hibernate 一\二级缓存、管理 Session、批量处理等 Hibernate 企业级开发的核心技术。 本Java视频教程将帮助掌握学习者编写出具有合理的软件架构,以及好的运行性能和并发性能的实用 Hibernate 应用。Java视频教程内容注重理论与实践相结合,列举大量具典型性和实用价值的 Hibernate应用实例,并提供详细的开发和部署步骤。

Origin 2018 安装资源+安装教程

该TXT文档包含以下内容:Origin 2018 安装包的百度云链接(永久)以及 Origin 2018 的安装教程。

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七夕节、情人节表白用的HTML源码(两款)

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SecureCRT中文破解版欢迎大家下载,非最新版本!!!

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Xshell-7.0个人免费版 ,供个人免费使用。 Xshell 是一个强大的安全终端模拟软件,它支持SSH1, SSH2, 以及Microsoft Windows 平台的TELNET 协议。Xshell 通过互联网到远程主机的安全连接以及它创新性的设计和特色帮助用户在复杂的网络环境中享受他们的工作。Xshell可以在Windows界面下用来访问远端不同系统下的服务器,从而比较好的达到远程控制终端的目的。除此之外,其还有丰富的外观配色方案以及样式选择。

C Primer Plus 第6版 中文版.pdf带书签非扫描版良心资源

C+Primer+Plus(第6版)中文版,不是扫描版,而是文字电子书,非常的高清,带目录

Office2016专业增强版中文免费正式版(附安装教程)64位

Microsoft office 2016专业增强版是一款由官方发布的Microsoft office办公软件,而且免费开放给所有Windows用户免费使用,其中Excel、word、PPT都非常智能化,界面最新加入暗黑主题,并且按钮的设计风格开始向Windows10靠拢。本平台提供Office 2016专业增强版,需要的朋友可下载试试! Office 2016 专业增强版安装教程 1. 下载

新年快乐! python实现绚烂的烟花绽放效果

主要为大家详细介绍了python利用可视化技巧实现烟花绽放效果,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

玩转Spring

Spring框架是目前Java企业级开发中必不可少的一门技术,而Spring包含的内容又极其丰富,对于初学者来说无从把握,而该技术的更新速度相对快,如现在企业中用纯注解的方案,网上也很难找到全注解方案。 本套视频,主要讲解Spring 3.2.9的使用,对使用者的要求:已经会使用Struts 2和Hibernate 4等技术,同时对Spring的IOC有一些了解。 能够采用Struts 2.3 + Spring 3.2 +JDBC搭建项目 能够了解AOP概念和AOP在项目中的使用 会使用三种声明方式进行事务管理 IOC的注解方式完成SSH 在Myeclipse 2015中进行SSH快速搭建 采用Eclipse完成SSH框架搭建及功能实现

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STM32全系列 Keil MDK pack离线包 注:由于上传大小限制,除了F0和F1的包,其他的提供链接通过百度云下载。 包括以下包,当前最新版本(20200115) Keil.STM32F0xx_DFP.2.0.0.pack Keil.STM32F1xx_DFP.2.3.0.pack Keil.STM32F2xx_DFP.2.9.0.pack Keil.STM32F3xx_DFP.2.1.0.pack Keil.STM32F4xx_DFP.2.14.0.pack Keil.STM32F7xx_DFP.2.12.0.pack Keil.STM32H7xx_DFP.2.3.1.pack Keil.STM32G0xx_DFP.1.2.0.pack Keil.STM32G4xx_DFP.1.1.0.pack Keil.STM32L0xx_DFP.2.0.1.pack Keil.STM32L1xx_DFP.1.2.0.pack Keil.STM32L4xx_DFP.2.3.0.pack Keil.STM32L5xx_DFP.1.1.0.pack Keil.STM32MP1xx_DFP.1.1.0.pack Keil.STM32W1xx_DFP.1.0.0.pack Keil.STM32WBxx_DFP.1.0.0.pack

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