梯度下降法和牛顿法的比较

最新推荐文章于 2021-09-30 20:22:23 发布
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博客主要对梯度下降法和牛顿法进行比较，虽未给出具体内容，但可知聚焦于这两种算法的对比分析，在信息技术领域，算法的比较有助于选择更合适的方法解决问题。

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牛顿下降法和梯度下降法(最速下降法)的速度的比较
njucp的博客
01-09 2万+
“牛顿下降法和梯度下降法在机器学习和自适应滤波中的都很重要，本质上是为了寻找极值点的位置。但是收敛的速度不同。 本文中就两种方法来探究一下，哪种收敛方法速度快“牛顿下降法的递推公式： xn+1=xn−f′(xn)/f″(xn){x}_{n+1}={x}_{n}-f'({x}_{n})/f''({x}_{n})梯度下降算法的递推公式： xn+1=xn−μ∗f′(xn){x}_{n+1}={x}_{
最优化--梯度下降法--牛顿法（详解）
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m0_67093160的博客
06-29 1万+
最优化--梯度下降法--牛顿法（详解）
牛顿法+梯度下降法+pca算法
06-29
内部包含牛顿法、梯度下降法、pca分解 、pca+svd分解算法的MATLAB代码，这些代码都是用于理解这些算法的基础代码，作为机器学习入门代码非常实用
matlab pca求曲率和法向量_相信我你没真明白牛顿法与梯度下降法
weixin_39570530的博客
11-21 520
有监督学习，一般最终转化为如下优化问题： 其中，J为目标函数，也叫做损失函数，W为要学习的权重，是一个多维向量。目标函数J(W)可以按泰勒展开，如果只取泰勒展开的二阶项，则J(W)可以近似表达为W的二次函数，即： 其中g为梯度向量，H为Hessian矩阵，如果将g和H展开其形式如下： 这个优化问题求解一般有梯度下降法和牛顿法两种。梯度下降法1、梯度首先要理解什么叫梯度，给定J(W)，其梯度是如下...
常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）
weixin_30947043的博客
09-16 9476
我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，博主越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习算法...
python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值实例
09-17
在机器学习和优化问题中，梯度下降和牛顿法是两种常见的优化算法，用于寻找函数的局部或全局最小值。在这个Python实例中，我们关注的是Rosenbrock函数，这是一个常用的测试函数，因其复杂的鞍点结构而闻名，用于检验...
精选资源
基于梯度下降法和牛顿法的逻辑回归.zip
08-25
在这个压缩包中的`code_resource_01`文件可能是实现逻辑回归算法的代码示例，可能包括梯度下降法或牛顿法的实现。通过查看和理解这段代码，你可以深入了解这两种优化方法在逻辑回归模型训练过程中的具体应用。代码...
牛顿法、梯度下降法原理及Python编程应用
12-21
牛顿法和梯度下降法是两种常用的最优化方法，它们在解决数学、工程和机器学习中的优化问题中发挥着重要作用。这两种方法都是基于迭代的思想，寻找目标函数的极值点，即最小值或最大值。 牛顿法，源于牛顿-拉弗森...
myGlobalisedNewton.zip_matlab_全局牛顿法_梯度下降_梯度下降法_牛顿法
07-15
在优化领域，梯度下降法和牛顿法是两种常用且强大的算法，它们分别用于寻找函数的局部极小值和全局极小值。本压缩包包含的“myGlobalisedNewton.zip”是一个MATLAB实现，旨在结合这两种方法以实现全局收敛。下面我们...
最速下降法牛顿法（阻尼）共轭梯度法以及拟牛顿法.rar
04-04
main为主函数 fun gfun ggfun分别为输入的函数以及一阶二阶导数 GD Newton FR BFGS 分别为最速下降法 牛顿法（阻尼）共轭...可以看到牛顿法和拟牛顿法收敛速度最快 但是牛顿法需要求矩阵的逆 在实际中 运算量可能较大
梯度下降、牛顿法
Alinooo的博客
07-12 1054
目录一、梯度下降（最速下降）二、牛顿法 一、梯度下降（最速下降） 最优化：目标是寻找x值，使得函数f(x)逐步往f(x)最小值方向移动。 直观解释：从几何意义上来说，梯度向量就是函数f增加最快的地方，或者说，沿着梯度向量的方向，更加容易找到函数的最大值。反过来说，沿着梯度向量相反的方向（加负号），则更加容易找到函数的最小值。 简单推导（泰勒+导数推导不严格，一般就是直接设差值为负梯度。） 因此，在梯度下降中，我们先选取一个初始值x和常数α>0，然后不断通过上式来迭代，直到达到停止条件。 代码举例
梯度下降法与牛顿法的比较
weixin_30578677的博客
10-11 113
参考知乎：https://www.zhihu.com/question/19723347 这篇博文讲牛顿法讲的非常好：http://blog.youkuaiyun.com/itplus/article/details/21896453 梯度下降法用目标函数的一阶偏导、以负梯度方向作为搜索方向，只考虑目标函数 ...
梯度下降法与实现（牛顿法比较）
赵凯月的博客
01-17 2143
目录 一、梯度下降算法 1.梯度下降的相关概念 2.梯度下降的数学原理 （1）对数损失函数 （2）数学推导过程 （3）梯度下降算法实例 二、牛顿法 三、梯度下降算法与牛顿法对比 梯度算法适用于求极值的问题，极值包括（极大值、极小值），所以一般求极大值使用梯度上升法，求极小值采用梯度下降算法。 梯度下降法每次学习不断更新权值，最后收敛于极值点，凸函数收敛于全局极值点，...
牛顿法与梯度下降法
behboyhiex的博客
06-25 1586
牛顿法与梯度下降法1、从收敛速度梯度下降法属于一阶收敛，牛顿法属于二阶收敛，牛顿法收敛速度更快。梯度下降只考虑方向，牛顿法不仅考虑方向，还兼顾步子的大小2、从几何上梯度下降用一个平面拟合当前局部曲面牛顿法用一个二次曲面拟合当前局部曲面牛顿法选择的路径更符合真实路径牛顿法优缺点1、优点：二阶收敛，收敛速度快2、缺点：牛顿法是一种迭代算法，需要计算Hessian矩阵的逆矩阵，计算复杂...
牛顿下降法
红豆的博客
10-09 2218
前言、求解什么问题 1）求解方程f(x)=0的值； 2）求解最优化问题的极值 在最优化的问题中，线性最优化至少可以使用单纯行法求解，但对于非线性优化问题，牛顿法提供了一种求解办法：假设任务是优化一个目标函数f，求函数f的极值，可以转化为求解函数f的导数f' = 0的问题，这样就可以把问题当做问题1）求解了 一、牛顿法 1.1 思想 牛顿法的设计是为了求解f(x)=0的问题...
梯度下降和牛顿法
SumResort_LChaowei的博客
06-03 873
下面的h(x)是要拟合的函数，J(theta)损失函数，theta是参数，要迭代求解的值，theta求解出来了那最终要拟合的函数h(theta)就出来了。其中m是训练集的记录条数，j是参数的个数。 1、批量梯度下降的求解思路如下： （1）将J(theta)对theta求偏导，得到每个theta对应的的梯度     （2）由于是要最小化风险函数
梯度下降法与牛顿法
m0_62401440的博客
09-30 1212
目录 1. 前言 2.梯度下降法 3.牛顿法 1. 前言 在机器学习与深度学习领域中，通常需要构建模型来进行预测，而损失函数则是代表着当前模型输出的结果与真实结果之间差距的一种量化。由此可知，损失函数越小，模型训练的也就越好。梯度下降法与牛顿法是优化模型，减少损失函数值的两种基本方法，同时两者的本质都是迭代。损失函数通常会有被很多参数制约，在本文中使用来进行表示和推理(X为向量，可以包含多个权重和偏差)，当然我们的最终目的是为了求出这些权重和偏差。 2.梯度下降法 简单概述一下：依据梯..
梯度下降法&牛顿法
weixin_30808575的博客
03-24 111
梯度下降法 在机器学习任务中，需要最小化损失函数\(L(\theta)\)，其中\(\theta\)是要求解的模型参数。梯度下降法是一种迭代方法，用到损失函数的一阶泰勒展开。选取初值\(\theta ^0\)，不断迭代更新\(\theta\)的值，进行损失函数的极小化。 迭代公式： \(\theta^t=\theta^{t-1}+\Delta\theta\) \(L(\theta^t)\)在\(\...
逻辑回归模型中梯度下降法与牛顿法的应用研究
资源摘要信息:"本压缩包资源提供了基于梯度下降法和牛顿法实现的逻辑回归算法的详细代码和相关解释。逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法，尤其适用于二分类问题。在逻辑回归中，我们使用逻辑函数（如...
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