http://aria42.com/blog/2014/12/understanding-lbfgs/ Numerical optimization is at the core of much of machine learning. Once you’ve defined your model and have a dataset ready, estimating the parameters of your model typically boils down to minimizing…

数值优化(Numerical Optimization)学习系列-无梯度优化(Derivative-Free Optimization) 2015年12月27日 18:51:19 下一步 阅读数 4357更多 分类专栏: 数值优化   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/48946903 概述 在实际应用中,有些目…

概述 数值优化对于最优化问题提供了一种迭代算法思路,通过迭代逐渐接近最优解,分别对无约束最优化问题和带约束最优化问题进行求解. 该系列教程能够參考的资料有 1. <Numerical Optimization 2nd>–Jorge Nocedal Stephen J. Wright 2. <凸优化>–Stephen Boyd 3. <非线性最优化基础>–Masao Fukushima(林贵华译) 4. <非线性最优化理论与方法>–王宜举 5. 凸优化在线课程…

数值优化(Numerical Optimization)学习系列-目录 置顶 2015年12月27日 19:07:11 下一步 阅读数 12291更多 分类专栏: 数值优化   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/48951191 概述 数值优化对于最优化问题提供了一种迭代算法思路,通过迭代逐渐接近最优解,分别对无…

from:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/48951191 概述数值优化对于最优化问题提供了一种迭代算法思路,通过迭代逐渐接近最优解,分别对无约束最优化问题和带约束最优化问题进行求解. 该系列教程可以参考的资料有 1. <Numerical Optimization 2nd>–Jorge Nocedal Stephen J. Wright2. <凸优化>–Stephen Boyd 3. <非线性最优化…

http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html 另外一篇:http://www.cnblogs.com/vivounicorn/archive/2011/06/01/2067496.html 11 SMO优化算法(Sequential minimal optimization) SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出,并成为最快的二次规划优化算法,特别针对线性S…

作为支持向量机系列的基本篇的最后一篇文章,我在这里打算简单地介绍一下用于优化 dual 问题的 Sequential Minimal Optimization (SMO) 方法.确确实实只是简单介绍一下,原因主要有两个:第一这类优化算法,特别是牵涉到实现细节的时候,干巴巴地讲算法不太好玩,有时候讲出来每个人实现得结果还不一样,提一下方法,再结合实际的实现代码的话,应该会更加明了,而且也能看出理论和实践之间的差别:另外(其实这个是主要原因)我自己对这一块也确实不太懂. . 先回忆一下我们之前得出的…

今天看了 Nocedal 写的Numerical Optimization 中关于BFGS方法的介绍. BFGS方法有个近亲,叫做DFP方法.下面先介绍DFP方法. 这个方法的意图是找一种方法对Hessian进行近似,具体是,在迭代的每一步xk+1,让这一步的近似Hessian B能够表示出上一步xk的梯度,同时跟上一步的近似Hessian Bk尽可能相同. BFGS反其道而行之, 近似Hessian的逆矩阵,其更新公式事实上跟DFP是对偶的. BFGS方法若初始的B对称正定,且之后每次更新都是…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…