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，...

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...

一.牛顿法Taylor公式 – Maclaurin公式:1....现在我们把函数f(x)在点xk处一阶泰勒展开有： 那么假设点xk+1为该方程的根，则有 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...

此上最后部分LBFGS算法的展开式有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...

######################## 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族算法求解无约束问题：...

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

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...

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...

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) ...

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...

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： ...

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有相应的正确答案，再根据这些样本作出预测；即监督学习中的样本不是都...

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...

主成分数据选择那里有一节课没有字幕，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...

分类问题的例子有：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...

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...

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。

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