正则化是通过为参数支付代价的方式,降低系统复杂度的方法。牛顿方法是一种适用于逻辑回归的求解方法,相比梯度上升法具有迭代次数少,消耗资源多的特点。 过拟合与欠拟合 回顾线性回归和逻辑回归这两个算法,我们发现特征这个词汇在频繁出现。特征是从不同的角度对事物进行描述,特征数量会决定模型的复杂程度和最终的性能表现。
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...
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。算法参数 如下:a = Qm,P = 0.5,S m t a = 0.5,= 2,^ = 0.01,= 200 考虑信号;的稀疏信号恢复问题,其由10个幅度为 ±1的峰值组成,如图1(a )所示。假设...
连续正则化牛顿方法的收敛率 维普资讯 http://www.cqvip.com
2014-11-01上传 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:
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...
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�
数值微分是通过一些观测数据来估计函数的导数的问题,该问题是典型的哈达玛意义上的不适定问题,即测量过程中的小误差可能导致数值结果的大误差.本文提出了一种基于广义埃米尔特展开的谱方法和拟谱方法来求解数值微分问题,给出了两种方法的收敛性估计,及拟谱方法的一些数值例子.理论分析和数值实验表明,本文方法与Zhao的方...
不连续介质反演的原对偶牛顿法和全变差正则化 冯立新;李媛;张磊 【摘要】研究利用散射场测量数据反演非均匀介质的逆散射问题,特别是平面波在 非均匀介质中传播时所产生逆散射问题的数值计算.为克服非均匀介质不连续变化 和反演具有不适定性的困难,提出基于全变差正则化的原对偶牛顿方法,避免了一般 正则化方法对不...