坐标轴下降法

比较浅显的解释：

坐标轴下降法（解决L1正则化不可导的问题）

以代码进行简单入门的博客（演示的代价函数是可导的）：

Coordinate descent in Python

Introduction to Coordinate Descent using Least Squares Regression

这里有两篇以Lasso为例演示坐标轴下降解决不可导的代价函数：

Lasso regression: derivation of the coordinate descent update rule

Lasso regression: implementation of coordinate descent

花书 P196有相关内容

Proximal Algorithm

L1范数的最优化过程是怎么样的？梯度下降遇到不可导点怎么办？ - li Eta的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/38426074/answer/76683857

西瓜书 P253有相关内容

L1不可导的时候该怎么办的更多相关文章

  1. 机器学习之正则化【L1 & L2】

    前言 L1.L2在机器学习方向有两种含义:一是L1范数.L2范数的损失函数,二是L1.L2正则化 L1范数.L2范数损失函数 L1范数损失函数: L2范数损失函数: L1.L2分别对应损失函数中的绝对 ...

  2. ml基本问题

    作者:NgShawn 链接:https://www.nowcoder.com/discuss/33737?type=2&order=3&pos=19&page=1 来源:牛客网 ...

  3. paper 126：[转载] 机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

    机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化. ...

  4. 正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

    正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在tr ...

  5. Proximal Gradient Descent for L1 Regularization

    [本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3426757.html,转载请注明出处] 假设我们要求解以下的最小化问题:                     ...

  6. 机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数（转）

    http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http: ...

  7. L0、L1与L2范数、核范数（转）

    L0.L1与L2范数.核范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大 ...

  8. 机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数 非常好，必看

    机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化. ...

  9. L1正则化及其推导

    \(L1\)正则化及其推导 在机器学习的Loss函数中,通常会添加一些正则化(正则化与一些贝叶斯先验本质上是一致的,比如\(L2\)正则化与高斯先验是一致的.\(L1\)正则化与拉普拉斯先验是一致的等 ...

随机推荐

  1. 号外号外！WPF界面开发者福音，DevExpress支持.NET Core 3.0！

    通过DevExpress WPF Controls,你能创建有着强大互动功能的XAML基础应用程序,这些应用程序专注于当代客户的需求和构建未来新一代支持触摸的解决方案. 无论是Office办公软件的衍 ...

  2. 本地启动服务，两个进程分别监听两个端口，导致两个 URL 不同

    问题描述: 本地启了两个服务:A(http://localhost:8001) B(http://localhost:8000),A 项目要怎么才能关联到 B 项目,也就是 A 项目请求怎么跳到 B ...

  3. Ubuntu16安装fabric1.4.4环境

    安装流程依照官网地址 https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/release-1.4/build_network.html 如果需要安装最新的版本,可 ...

  4. C# 使用多线程，在关闭窗体时 怎么关闭窗体的所有线程，使程序退出。

    this.Close();   只是关闭当前窗口,若不是主窗体的话,是无法退出程序的,另外若有托管线程(非主线程),也无法干净地退出: Application.Exit();  强制所有消息中止,退出 ...

  5. ES6模块

    1. ES6模块是什么? ES6在语言层级上出现了“模块”的概念. javascript中一个文件就是一个模块,如果模块中使用了ES6的语法import或者export, 这个文件就是一个ES6模块. ...

  6. MySQL 5.7 OOM问题诊断——就是这么简单

    转载自:http://www.sohu.com/a/114903225_487483 Inside君最近把金庸先生的笑傲江湖重看了三遍,感慨良多.很多工作.管理.生活.学习上的问题都能在其中一窥究竟, ...

  7. learning express step(十一)

    learning express.Router() code: const express = require('express'); const app = express(); var route ...

  8. 做uart 实验时，run configure 只能选择jtag_uart 而没有uart

    使用的是nios ii 13 版本.直接在nios 软件上运行时程序能够执行,其中已经配置了stdin stderr stdout为jtag_uart.run configure 里面的byte st ...

  9. AE开发之默认滚轮缩放功能反置（C#修改注册表数据）

    ArcMap默认的滚轮缩放是向下放大,向上缩小 如果想修改成向上放大,向下缩小,直接在ArcMap-Customize-ArcMap Options里, 将最下面的Mouse Wheel and Co ...

  10. 数据库隔离级别，每个级别会引发什么问题，mysql默认是哪个级别

    1.脏读  脏读是指在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据. 当一个事务正在多次修改某个数据,而在这个事务中这多次的修改都还未提交,这时一个并发的事务来访问该数据,就会造成两个事务得到的 ...