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機器學習演算法中經常碰到非線性優化問題，如 sparse filtering 演算法，其主要工作在於求解乙個非線性極小化問題。在具體實現中，大多呼叫的是成熟的軟體包做支撐，其中最常用的乙個演算法是 l-bfgs。為了解這個演算法的數學機理，這幾天做了一些調研，現把學習過程中理解的一些東西整理出來。
目錄鏈結
(1) 牛頓法
(2) 擬牛頓條件
(3) dfp 演算法
(4) bfgs 演算法
(5) l-bfgs 演算法
出處:
牛頓法與擬牛頓法學習心得
在logistics回歸中，我們通常使用梯度下降法 gradient decend 來優化目標函式。但梯度下降法的策略實際上是比較片面的，因為它只使用了一階導資訊，搜尋方向 梯度方向 比較偏向於區域性資訊。所以，我們引入了牛頓法。這裡推薦乙個牛頓法的講解系列blog，講的很好，深入淺出，個人認為比李...
牛頓法與擬牛頓法
看了幾篇關於牛頓法的相關介紹，感覺非常好，尤其是擬牛頓條件的推導以及dfp等演算法的推導過程十分詳細明了。這裡記錄一下，方便之後查閱 牛頓法 擬牛頓條件 dfp演算法 bfgs演算法 f bfgs演算法 1 牛頓法 newton s method 牛頓法是一種在實數域和複數域上近似求解方程的方法。方...
機器學習筆記 牛頓法與擬牛頓法
提要 今天講的牛頓法與擬牛頓法是求解無約束問題最優化方法的常用方法。一 牛頓法 假設我們求下面函式的最小值 假設f x 具有連續的二階的連續偏導數，假設第k次迭代值為xk的值，那麼可將f x 在xk附近進行二階泰勒展開得到 我們對上述公式求導可得 假設其中 可逆，我們就可以得到牛頓法的迭代公式為 這...