DFP 该算法的核心是:通过迭代的方法,对Hk+1(-1)近似.迭代方式: 其中D0通常取为单位矩阵,关键是每一步构造矫正矩阵△Dk. 考虑△Dk 的待定形式为 拟牛顿的条件 这里插播一下拟牛顿的条件. 前面有讲到,拟牛顿法是想找到一个近似矩阵D来近似海森矩阵H的逆.显然D的选择是必须有条件的.为了表示清楚,下文B≍H,D≍H-1 设经过k+1次迭代后得到Xk+1,此时将目标函数在Xk+1附近作泰勒展开,取二阶近似,得到 对其两边作用一个梯度算子▽,可得 在上式中取X=Xk,并整理得到 若引入记

机器学习中的数学 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 原创文章,如需转载请保留出处 本博客为七月在线邹博老师机器学习数学课程学习笔记 Taylor 展式与拟牛顿 索引 taylor展式 计算函数值 解释gini系数公式 平方根公式 牛顿法 梯度下降算法 拟牛顿法 DFP BFGS Taylor公式 如果函数在x0点可以计算n阶导数,则有Taylor展开 如果取x0=0,则有Taylor的麦克劳林公式. Taylor公式的应用1:函数值计算 计算\(e^{x}\) 则我们现在的

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 上个月对Math.NET的基本使用进行了介绍,主要内容有矩阵,向量的相关操作,解析数据格式,数值积分,数据统计,相关函数,求解线性方程组以及随机数发生器的相关内容.这个月接着深入发掘Math.NET的各种功能,并对源代码进行分析,使得大家可以尽可能的使用Math.NET在.NET平台下轻易的开发数学计算相

Description Mr. Young wishes to take a picture of his class. The students will stand in rows with each row no longer than the row behind it and the left ends of the rows aligned. For instance, 12 students could be arranged in rows (from back to front

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(16)C#计算矩阵秩                本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 开源Math.NET基础数学类库使用总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329737.html 上个月对Math.NET的基本使用进行了介绍,主要内容有矩阵,向量的相关操作,解析数据格式,数值积分,数据统计,相关函数,求解线性方程组以及

C# 调用NPOI,修改EXCEL中的数据后并保存后,不会对公式进行更新操作.打开Excel表需要更新一下公式才生效 强制更新公式:C# 调用sheet.ForceFormulaRecalculation = true;  保存文件.打开Excel时将更新公式.但只在打开excel的瞬间进行更新.如果使用NPOI调用这个excel,查看表格内容,会发现没有发生变化. 如果需要实时更新公式的结果,需要调用如下代码:hssfWorkBook.GetCreationHelper().CreateFor

题目:http://poj.org/problem?id=2279 书上的DP做法会爆内存,尝试写了一个,过了样例. 转载: 代码如下: #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #define ll unsigned long long using namespace std; ll k,n[],f[][][][][]; void cl(ll a1,ll a2,ll a3,ll a4,ll a5) {

在基于DNN-HMM的语音识别中,DNN的作用跟GMM是一样的,即它是取代GMM的,具体作用是算特征值对每个三音素状态的概率,算出来哪个最大这个特征值就对应哪个状态.只不过以前是用GMM算的,现在用DNN算了.这是典型的多分类问题,所以输出层用的激活函数是softmax,损失函数用的是cross entropy(交叉熵).不用均方差做损失函数的原因是在分类问题上它是非凸函数,不能保证全局最优解(只有凸函数才能保证全局最优解).Kaldi中也支持DNN-HMM,它还依赖于上下文(context d

斐波那契数列后四位可以用快速幂取模(模10000)算出.前四位要用公式推 HDU 3117 Fibonacci Numbers(矩阵快速幂+公式) f(n)=(((1+√5)/2)^n+((1-√5)/2)^n)/√5 假设F[n]可以表示成 t * 10^k(t是一个小数),那么对于F[n]取对数log10,答案就为log10 t + K,此时很明显log10 t<1,于是我们去除整数部分,就得到了log10 t 再用pow(10,log10 t)我们就还原回了t.将t×1000就得到了F[n

今天推导公式,发现居然有对矩阵的求导,狂汗--完全不会.不过还好网上有人总结了.吼吼,赶紧搬过来收藏备份. 基本公式:Y = A * X --> DY/DX = A'Y = X * A --> DY/DX = AY = A' * X * B --> DY/DX = A * B'Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A' 1. 矩阵Y对标量x求导: 相当于每个元素求导数后转置一下,注意M×N矩阵求导后变成N×M了 Y = [y(ij)] --> dY/

ZOJ 3690 题意: 有n个人和m个数和一个k,如今每一个人能够选择一个数.假设相邻的两个人选择同样的数.那么这个数要大于k 求选择方案数. 思路: 打表推了非常久的公式都没推出来什么可行解,好不easy有了想法结果WA到天荒地老也无法AC.. 于是学习了下正规的做法,恍然大悟. 这道题应该用递推 + 矩阵高速幂. 我们设F(n) = 有n个人,第n个人选择的数大于k的方案数: G(n) = 有n个人.第n个人选择的数小于等于k的方案数: 那么递推关系式即是: F(1)=m−k,G(1)=k

function sevnn x=[1,0]'; [x,val]=dfp('fun','gfun',x) end function f=fun(x) f=100*(x(1)^2-x(2))^2+(x(1)-1)^2; end function g=gfun(x) g=[400*x(1)*(x(1)^2-x(2))+2*(x(1)-1), -200*(x(1)^2-x(2))]'; end function He=Hess(x) He=[1200*x(1)^2-400*x(2)+2, -400*x

摘要: 本文主要针对于FCM算法在很大程度上局限于处理球星星团数据的不足,引入了核方法对算法进行优化.  与许多聚类算法一样,FCM选择欧氏距离作为样本点与相应聚类中心之间的非相似性指标,致使算法趋向于发现具有相近尺度和密度的球星簇.因此,FCM很大程度上局限于对球星星团的处理,不具有普遍性.联系到支持向量机中的核函数,可采用核方法将数据映射到高维特征空间进行特征提取从而进行聚类.现阶段,核方法已广泛应用于模糊聚类分析算法.核方法的应用目前已成为计算机智能方面的热点之一,对于核学习的深入研究具有

论文:word2vec Parameter Learning Explained 发表时间:2016 发表作者:Xin Rong 论文链接:论文链接 为了揭开Word2vec的神秘面纱,不得不重新整理复习了Word2vec的相关资料. Xin Rong 的这篇英文paper是更多人首推的 Word2vec 参考资料.这篇论文理论完备,由浅入深,且直击要害,既有 高屋建瓴的 intuition 的解释,也有细节的推导过程.下面一起学习下这篇paper. 由于word2vec模型学习生成的词向量表示

#include <cstdio> #include <cstdlib> #include <algorithm> #include <cmath> #include <cassert> #include <vector> #include <ctime> class MclVector { public: int n; double *Mat; /** type=0: 列向量(默认) type=1: 行向量 **/ in

数据.特征和数值优化算法是机器学习的核心,而牛顿法及其改良(拟牛顿法)是机器最常用的一类数字优化算法,今天就从牛顿法开始,介绍几个拟牛顿法算法.本博文只介绍算法的思想,具体的数学推导过程不做介绍. 1. 牛顿法 牛顿法的核心思想是”利用函数在当前点的一阶导数,以及二阶导数,寻找搜寻方向“(回想一下更简单的梯度下降法,她只用了当前点一阶导数信息决定搜索方向). 牛顿法的迭代公式是(稍微有修改,最原始的牛顿法\(\gamma=1\): \[{{\bf{x}}_{n + 1}} = {{\bf{x}}

在讲义<线性回归.梯度下降>和<逻辑回归>中我们提到可以用梯度下降或梯度上升的方式求解θ.在本文中将讲解另一种求解θ的方法:牛顿方法(Newton's method). 牛顿方法(Newton's method) 逻辑回归中利用Sigmoid函数g(z)和梯度上升来最大化ℓ(θ).现在我们讨论另一个最大化ℓ(θ)的算法----牛顿方法. 牛顿方法是使用迭代的方法寻找使f(θ)=0的θ值,在这里θ是一个真实的值,不是一个参数,只不过θ的真正取值不确定.牛顿方法数学表达式为: 牛顿方法

目录 1 常用的缺失值预处理方式 1.1 不处理 1.2 剔除 1.3 填充 2 利用矩阵分解补全缺失值 3 矩阵分解补全缺失值代码实现 4 通过矩阵分解补全矩阵的一些小问题 References 矩阵补全(Matrix Completion),就是补上一个含缺失值矩阵的缺失部分. 矩阵补全可以通过矩阵分解(matrix factorization)将一个含缺失值的矩阵 X 分解为两个(或多个)矩阵,然后这些分解后的矩阵相乘就可以得到原矩阵的近似 X',我们用这个近似矩阵 X' 的值来填补原矩阵

一曲新词酒一杯,去年天气旧亭台.夕阳西下几时回? 无可奈何花落去,似曾相识燕归来.小园香径独徘徊. ---<浣溪沙·一曲新词酒一杯>--晏殊 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 上一期介绍了低秩矩阵填充问题,这一期介绍一下低秩稀疏矩阵恢复问题. 1. 低秩矩阵恢复 将一个矩阵 \(\bf{D}~(\bf {D} = \bf {A_0} +\bf E_0)\) 分解为一个低秩矩阵部分 \(\bf{A}\) 和一个独立同分布的高斯矩阵 \(\bf{E}\) 的问题是经

原文链接:JAMA:Java矩阵包 API文档链接:线性代数Java包 JAMA jama是一个非常好用的java的线性代数软件包.适用于日常编程可能碰到的各种矩阵运算问题,提供了一个优雅的简便的解决方案. jama:java 矩阵包 背景 jama是一个基本的线性代数java包,它提供了实数非稀疏矩阵类,程序员可构造操控这些类.对于经常使用到矩阵运算的码农来说,即使不精通线性代数也没有关系,因为jama包提供的功能已经够用,调用方便,使用自然,而且易于理解.Jama包意欲称为java的标准矩阵