ifcost_y_change > b*grad_dy_chage:breakelse: count+= 1returntheta_1, cost_1, e_1, countdefiter_bfgs(x, theta_0, y, out_n, out_e_reduce_rate, dfp): e_0=get_e(x, theta_0, y) cost_0=get_cost(e_0) grad_0= np.reshape
BFGS BFGS算法是Broyden,Fletcher,Goldfarb,Shanno四位研究者发明出来的,被认为是数值效果最好的拟牛顿法,并且具有全局收敛性和超线性收敛速度。 BFGS算法使用迭代法逼近Hessian矩阵: 初始值 为单位矩阵,因此关键是如何构造 。为了保证矩阵B的正定性,令 ,代入 令 ,得到: 将 代入 得到: 不防令 ,代入 代入: 牛顿法...
1.修改第五章决策树部分,补充ID3和CART的原理,代码实现以CART为主。2.第七章添加L1和L2正则化最优解的推导(即L1稀疏解的原理)。3.第七章添加集成学习方法的推导与代码实现,包括Bagging(随机森林)、Boosting(Adaboost、GBDT、XGBoost)。4.第八章添加牛顿法与拟牛顿法(DFP、BFGS、L-BFGS)的推导。5.第十一章节...
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_...