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优化:梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法

1、基本概念 1.1 方向导数 1.2 梯度的概念 如果考虑z=f(x,y)描绘的是一座在点(x,y)的高度为f(x,y)的山。那么,某一点的梯度方向是在该点坡度最陡的方向,而梯度的大小告诉我们坡度到底有多陡。 对于含有n个变量的标量函数,其梯度表示为 1.3

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常用优化算法介绍

作者:Walker 在机器学习的世界中,通常我们会发现有很多问题并没有最优的解,或是要计算出最优的解要花费很大的计算量,面对这类问题一般的做法是利用迭代的思想尽可能的逼近问题的最优解。我们把解决此类优化问题的方法叫做优化算法,优化算法本质上是一种数学方法,常

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进阶隐式矩阵分解——探讨如何实现更快的算法

本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文: 阶隐式矩阵分解 前不久我发布了一个Python版本的隐式交替最小二乘矩阵分解算法(代码),虽然其速度不慢;但是本着精益求精的精神,本文将围绕Conjugate Gradient(共轭

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最优化方法

具有明确的数学解析表达式的最优化问题,根据函数极值的必要条件和充分条件 求出其最优解析解直接法 (数值解法) 无法用明确的数学解析表达式表达其系统模型,通过数值计算,在经过迭代过程产生的点列中 直接搜索,使其逐步逼近最优点 以解析法为基础的数值解法以梯度法为基

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机器学习中常用优化算法介绍

【磐创AI导读】:本文主要介绍了常用的一些机器学习中常用的优化算法。 在机器学习的世界中,通常我们会发现有很多问题并没有最优的解,或是要计算出最优的解要花费很大的计算量,面对这类问题一般的做法是利用迭代的思想尽可能的逼近问题的最优解。我们把解决此类优化问题的

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神经网络算法性能分析

训练神经网络的算法有成千上万个,最常用的有哪些,哪一个又最好?作者在本文中介绍了常见的五个算法,并从内存和速度上对它们进行对比。最后,他最推荐莱文贝格-马夸特算法。   用于神经网络中执行学习过程的程序被称为训练算法。训练算法有很多,各具不同的特征和性能。

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机器学习(一) ---- 最优化理论基础

之前学习机器学习和数据挖掘的时候,很多都是知道这些算法的设计机制,对数学推导和求解过程依然是一知半解,最近看了一些机器学习算法的求解和各种优化算法,也发现了这些算法设计和公式推导背后的数学精妙之处和随处可见的最优化的影子。还是决定从最优化理论开始补起,本文主要

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023_《Delphi常用数值算法集》

《Delphi常用数值算法集》 Delphi 教程 系列书籍 (023) 《Delphi常用数值算法集》 网友(邦)整理 EMail: shuaihj@163.com 下载地址: Pdf 作者: 何光渝 雷群 丛书名: 常用数值算法丛书 出版社:科学出版社

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