牛頓法與擬牛頓法學習筆記（一）牛頓法
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一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，其中最常用的一個演算法是 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。
目錄連結
(1) 牛頓法
(2) 擬牛頓條件
(3) DFP 演算法
--------------------- 本文來自 皮果提 的CSDN 部落格 ，全文地址請點選：https://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453?utm_source=copy
相關推薦
牛頓法與擬牛頓法學習筆記（一）牛頓法
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一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，其中最常用的一個演算法是 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
《3D數學基礎：圖形與遊戲開發》 學習筆記（一）
(以下學習筆記為本人最近在學習本書的時候所記載，之中還加入了一些做專案過程中遇到的問題，以及相關知識的補充。筆者水平有限，文中不足之處，還請給予指正，謝謝~)1.將左手座標系變換到右手座標系，只需改變其中一個軸的方向即可。 若改變兩個軸的方向，則與旋轉座標軸無異。 若改變
最優化學習筆記（五）牛頓法及擬牛頓法
div size -a article fonts alt water src jsb 最優化學習筆記（五）牛頓法及擬牛頓法
機器學習 學習筆記（4）牛頓法 擬牛頓法
牛頓法 考慮無約束最優化問題 其中為目標函式的極小點。 假設f(x)有二階連續偏導數，若第k次迭代值為，則可將f(x)在附近進行二階泰勒展開： 這裡是f(x)的梯度向量在點的值，是f(x)的海塞矩陣: 在點的值，函式f(x)有極值的必要條件是在極值點處一階
最優化學習筆記（六）——牛頓法性質分析
一、牛頓法存在的問題 在單變數的情況下，如果函式的二階導數f′′<0，牛頓法就無法收斂到極小點。類似的，在多變數的情況下，目標函式的hessian矩陣F(x(k))非正定，牛頓法的搜尋方向並不一定是目標函式值的下降方向。甚至在某些情況下F(x(k
機器學習筆記（一）----線性方程擬合的梯度下降法
機器學習 引言 定義：一個年代近一點的定義，由 Tom Mitchell 提出，來自卡內基梅隆大學，Tom 定義的機器學習是，一個好的學習問題定義如下，他說，一個程式被認為能從經驗 E 中學習，解決任務 T，達到效能度量值P，當且僅當，有了經驗 E 後，
算法學習筆記（一）：插入排序和線性查找
插入排序 算法學習 AS 獲取 ear array import 右移 創建 （一）插入排序 看下面這張圖片：把打牌時手上的牌抽象為一個列表A，j表示當前最新抓的牌的索引（先放到手上最右邊） 索引 j =0 時 A[j] = 3 j >= 1時， 1、我們拿到
賓夕法尼亞大學機器人學學習筆記（1）
飛行機器人介紹 無人機從1980年代開始出現，數量截至目前已經達到上萬，預測到2020年會有1萬5千架無人機。 這個課程中UAV（無人機），Aerial robots還有drone概念是等同的。 首先介紹了無人機的一種型別，四軸飛行器（quadrotor） 對於飛行機器人來
系統分析與設計學習筆記（一）
學習 掌握 應該 溝通 基本 最終 表示 對象 毫無 為什麽要學習這門課程？ “擁有一把錘子未必能成為建築師”。 這門課程學習的是面向對象分析和設計的核心技能的重要工具。對於使用面向對象技術和語言來，創建設計良好、健壯且可維護的軟件來說，這門課程所
王一恒《跨部門溝通與協作》講座學習筆記（圖文）
尊嚴 原則 改進 贊美 抽象 準備 興趣 ont 承諾 上周六，參加了王一恒老師的《跨部門溝通與協作》講座，老師講的一些溝通的技巧和理論還是非常有實際操作價值的，在這裏與大家共同分享一下。 溝通最忌諱的是一臉死相。 “溝”是兩個人的事情。 溝通的黃金法則：你希
Django學習筆記（一）：環境安裝與簡單實例
rom dex ftime not host 名稱 本機 turn perl Django學習筆記（一）：環境安裝與簡單實例 通過本文章實現： Django在Windows中的環境安裝 Django項目的建立並編寫簡單的網頁，顯示歡迎語與當前時間 一、環境安裝 結合版
深度學習學習筆記（一）：logistic regression與Gradient descent 2018.9.16
寫在開頭：這是本人學習吳恩達在網易雲課堂上的深度學習系列課程的學習筆記，僅供參考，歡迎交流學習！ 一，先介紹了logistic regression，邏輯迴歸就是根據輸入預測一個值，這個值可能是0或者1,其影象是一條s形曲線，由預測值與真實值的差距計算出loss function損失函式和cos
模式識別與機器學習筆記（一）
本系列博文是對研一課程《模式識別與機器學習》的隨堂筆記，希望將老師所講的與自己的見解記錄下來，方便加深自己的理解以及以後複習檢視，筆記完全按照老師所講順序，歡迎交流。 一、模式識別與機器學習的基本問題 機器學習主要解決以下四類問題： 1.監督學習：指的是訓練的資料既包括特徵（feat
SpringBoot 學習筆記（一）——Spring回顧與SpringMVC基礎
Spring Boot學習筆記（一） 一、Spring 回顧 1、宣告Bean 的註解 @Component 元件，沒有明確的角色 @Service 業務邏輯層（service層）使用 @Repository 資料訪問層（dao層）使用 @C
Shiro學習筆記（一）--- 認證與授權
一、簡介 Apache Shiro是一個強大且易用的Java安全框架,執行身份驗證、授權、密碼和會話管理。使用Shiro的易於理解的API,您可以快速、輕鬆地獲得任何應用程式,從最小的移動應用程式到最大的網路和企業應用程式。 主要功能 三個核心元件：Subject, Security
Python + OpenCV 學習筆記（一）>>> 影象的載入與儲存
影象屬性： 通道數目 高與寬 畫素資料 影象型別 顯示一張圖片： import cv2 as cv src = cv.imread("/home/pi/Desktop/apple.jpg") cv.namedWindow("input im
嵌入式核心及驅動開發之學習筆記（一） 認識與使用驅動模組
應用層的程序是通過核心層驅動來訪問硬體的，Linux核心原始碼在每次編譯之後生成一個總的映象，將映象載入記憶體中執行並使用（核心在系統執行時會移植佔用核心空間）。驅動屬於核心原始碼的一部分，如果每次修改驅動都要重新編譯載入核心的話，這態麻煩了，所以我們通過模組，使驅動可以獨立於核心映象之外，並能動態
IO流學習筆記（一）之FileWriter與FileReader
IO流用來處理裝置之間的資料傳輸 Java對資料的操作是通過流的方式 Java用於操作流的物件都在IO包中 流按照操作資料分為兩種：位元組流和字元流 流按流向分為：輸入流和輸出流 輸入流和輸出流是相對於記憶體裝置而言 因為記憶體速度快，程式在記憶體中執行，資料從外設（硬碟）讀取到記憶體中為輸入，資料由記憶體
《資料結構與演算法 python語言描述》學習筆記（一）————緒論
第一部分：學習內容概要 程式開發過程 問題求解 演算法和演算法分析 資料結構 第二部分：學習筆記 程式開發過程 框架圖 分析，嚴格化——設計——編碼——檢查，翻譯——測試/除錯 牛頓迭代法 0.對給定正實數x和允許誤差e，令變數y取
yolov3學習筆記（一）yolov3的配置實現與mAP的計算
本篇為yolov3原始碼配置實現部分及 使用官方模型進行批量測試 目錄 原始碼配置 下載原始碼並編譯 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 下