BFGS(1) - Python实现 算法特征 f(x→) 算法推导 B、D分别表示近似Hessian矩阵及其逆矩阵 (1)B≈H;D≈H−1 B与D均为对称矩阵 k k−1 s→ k y→ k (2)s→k=x→k−x→k−1y→k=∇f(x→k)−∇f(x→k−1) 引入割线条件(类似于微分中值定理) (3)y→k=Bk⋅s→k (4
python实现bfgs算法 python中算法 一、 算法是什么? 算法是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的...
在当前梯度方向上,迭代100次寻找最佳的下一个theta组合点,max_iter, count, countk, a, b = 100, 0, 0, 0.55, 0.4whilecount <max_iter:"""batch方法使用梯度方向grad更新theta,newton等使用牛顿方向dk来更新theta
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法 python实现bgd，sgd，mini-bgd，newton，bfgs，lbfgs优化算法 # coding=utf-8 import numpy as np import os def X3(a, b, c):a = np.dot(np.dot(a, b), c)return a def X2(a, b):a = np.dot(a, b)return a def get_data(obj_path_name):pro_path = os.path.abspath('.')data...
接下来,进行代码实现:""" BFGS拟牛顿法,封装到ml_models.optimization模块,与梯度下降法配合使用 """ class BFGS(object): def __init__(self, x0, g0): """ :param x0: 初始的x :param g0: 初始x对应的梯度 """ self.x0 = x0 self.g0 = g0 # 初始化B0 self.B0 = np.eye(len(x0)) ...