擬牛頓法（DFP、BFGS、L-BFGS）
擬牛頓法 一、牛頓法 1.1 基本介紹 牛頓法屬於利用一階和二階導數的無約束目標最優化方法。基本思想是，在每一次迭代中，以牛頓方向爲搜索方向進行更新。牛頓法對目標的可導性更嚴格，要求二階可導，有Hesse矩陣求逆的計算複雜的缺點。XGBoost本質上就是利用牛頓法進行優化的。 1.2 基本原理 現在推導牛頓法。 假設無約束最優化問題是 minxf(x) min x f ( x ) 對於一維 x x
相關文章
- 1. 擬牛頓法（DFP、BFGS、L-BFGS）
- 2. 無約束優化算法——牛頓法與擬牛頓法（DFP，BFGS，LBFGS）
- 3. 牛頓法 擬牛頓法DFP BFGS L-BFGS的理解
- 4. 機器學習數學基礎---牛頓法、擬牛頓條件、DFP算法、BFGS算法、L-BFGS算法
- 5. 《機器學習_06_優化_擬牛頓法實現(DFP,BFGS)》
- 6. 牛頓法和擬牛頓法 -- BFGS, L-BFGS, OWL-QN
- 7. 牛頓法與擬牛頓法學習筆記（三）DFP 算法
- 8. 牛頓法與擬牛頓法學習筆記（四）BFGS 算法
- 9. 牛頓法與擬牛頓法學習筆記（五）L-BFGS 算法
- 10. 優化算法——擬牛頓法之L-BFGS算法
- 更多相關文章...
- • ASP Contents.Remove 方法 - ASP 教程
- • ASP Contents.RemoveAll 方法 - ASP 教程
- • 算法總結-回溯法
- • 算法總結-廣度優先算法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 擬牛頓法（DFP、BFGS、L-BFGS）
- 2. 無約束優化算法——牛頓法與擬牛頓法（DFP，BFGS，LBFGS）
- 3. 牛頓法 擬牛頓法DFP BFGS L-BFGS的理解
- 4. 機器學習數學基礎---牛頓法、擬牛頓條件、DFP算法、BFGS算法、L-BFGS算法
- 5. 《機器學習_06_優化_擬牛頓法實現(DFP,BFGS)》
- 6. 牛頓法和擬牛頓法 -- BFGS, L-BFGS, OWL-QN
- 7. 牛頓法與擬牛頓法學習筆記（三）DFP 算法
- 8. 牛頓法與擬牛頓法學習筆記（四）BFGS 算法
- 9. 牛頓法與擬牛頓法學習筆記（五）L-BFGS 算法
- 10. 優化算法——擬牛頓法之L-BFGS算法