L-BFGS:由于其低秩更新和内存使用效率高的特点,L-BFGS特别适用于大规模问题。它通常比全Hessian方法更快,尤其是在变量数量非常大的情况下。 适用性和收敛性: Newton-CG:更适合于Hessian矩阵稀疏且结构良好的优化问题。它的收敛速度通常比梯度下降法和简单的牛顿法要快,尤其是接近最优解时。 L-BFGS:广泛应用于机器...
logisticregressionwithlbfgs基于lbfgs优化损失函数，支持多分类；logisticregressionwithsgd基于梯度下降，仅支持2分类
其中, 称为logistic函数,或sigmoid函数。 logistic回归与线性回归的区别在于,线性回归中,输入x、输出y都是连续值,但在logistic回归中,y为离散的0、1值。 四. logistic函数 称为logistic函数,或sigmoid函数,它的图像如下: (图源自CS229) 由图像可以看到,它的定义域为 ,值域为(0,1),通过使用该函数,可将定义域...