正则化通过为参数支付一个代价,使得参数尽量最小化。参数是特征的权重,当权重降低的时候,特征对于模型的影响也随之降低。当模型复杂度降低时,往往能获得更好的表现。 牛顿方法是通过二阶导数来更新参数的方法,在大规模机器学习问题中,求解二阶导数的逆矩阵难以实现,实际中常用的是伪牛顿法,如BFGS,L-BFGS等等。 非...
先鸽着编辑于 2021-10-18 01:10 测量数据平差 Matlab 赞同添加评论 分享喜欢收藏申请转载 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧 文章被以下专栏收录 嗟,来食。 我是歌姬吧,只给自己看。英语是机翻的。 推荐阅读 本科生能看懂的学习理论(九)麦克迪米德不等式Mc...
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应正则化高斯牛顿法的三维不规则缺陷重构方法,其特征在于,所述步骤s2中反演正则化目标函数的相关参数包括但不限于迭代最大步长ρ、光滑度矩阵l。 3.根据权利要求2所述的一种基于自适应正则化高斯牛顿法的三维不规则缺陷重构方法,其特征在于,所述步骤s4具体是通过引入正则化参数μ...
连续正则化牛顿方法的收敛率 维普资讯 http://www.cqvip.com
求解最佳相关矩阵问题的正则化牛顿法,闫强,刘陶文,本文首先考虑了最佳相关矩阵问题与它的对偶问题的解的关系,并将对偶问题转化成等价的半光滑方程组, 然后提出了一个求解半光滑方� 首发论文2019-12-28 上传大小:398KB 所需:14积分/C币 一种求解稀疏逻辑回归问题的不精确邻近拟牛顿算法.docx ...
最近,正规化的思想在信号处理和统计方面引起了学者很大 的兴趣。在信号处理中,正则化的思想主要体现在几个方面,包括 基础追踪去噪和不完全测量的信号恢复方法[6]。在统计学中,正 则化的思想被用在众所周知的Lasso 算法中用于特征选择及其 扩展,比如弹性网。4数值实验 本文用截断牛顿内点法的方法用来恢复稀疏信号...
与此同时,越来越多的研究关注二阶优化算法和随机优化算法.由于二阶优化算法在大规模数据维度的情况下,以每次迭代中的低计算成本而引起广泛关注,但是经典的牛顿法不具有全局收敛的性质,Griewank(1981)提出的三次正则化牛顿法,由Nesterov and Polyak(2006)证明了其全局收敛性并给出了此算法的加速形式,在目标函数为凸...
【摘要】本文借助于正则化理论,通过添加稳定泛函μΩ(z)=μ2‖xk-xk-1‖2,结合修正高斯-牛顿法,构造了非线性最小二乘问题正则化修正高斯-牛顿法求解公式;解决了普通修正高斯-牛顿法在迭代过程中其Jacobian矩阵是秩亏或者严重病态导致的不能收敛的问题;给出了非线性秩亏自由网平差的正则化修正高斯-牛顿法步骤;最...
Projected Newton Method for L1-Regularized Least Squares-:投影牛顿法的L1正则化最小二乘法—正则,一,L1,牛顿法,for,Least,least,牛顿吧,反馈意见 文档格式: .pdf 文档大小: 711.63K 文档页数: 6页 顶/踩数: 0/0 收藏人数: 0 评论次数: 0
该文提出正则化非单调非精确光滑牛顿法求解对称锥权互补问题(wSCCP).算法将正则化参数视为一个独立变量,因此它与许多现有的算法相比,更简单易实现.在每次迭代中,算法只需求得方程组的近似解.另外,算法中的非单调线搜索包含了两种常用的非单调形式.在单调假设下,证明算法全局收敛且局部二阶收敛.最后,一些数值结果表...