xk)+αgkTd+O(∣∣αd∣∣2)为使函数值下降，下降方向满足 g k T d < 0 g_{k}^{T}d<0 gkTd<0 \qquad 收敛性和收敛速度 收敛性 算法产生的点阵...m k → ∞ ∣ ∣ x k − x ∗ ∣ ∣ = 0 \mathop{lim}\limits_{k\to\infty}||x_{k}-x^{*}||=0 k→∞lim∣∣xk−x∗∣∣=0称算法是收敛的...，当从任意初始点出发时，都能收敛到 x ∗ x^{*} x∗称为具有全局收敛性，仅当初始点与 x ∗ x_{*} x∗充分接近时才能收敛到 x ∗ x^{*} x∗称算法具有局部收敛性。...+1−x∗∣∣=a \qquad 当 0 < a < 1 0<a<1 0<a<1时，迭代点列 { x k } \{x_{k}\} { xk}的收敛速度是线性的，这时算法称为线性收敛...}}=a k→∞lim∣∣xk−x∗∣∣2∣∣xk+1−x∗∣∣=a \qquad a a a为任意常数，迭代点列 { x k } \{x_{k}\} { xk}的收敛速度是二阶的，这时算法称为二阶收敛
本文实例为大家分享了python实现最速下降法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 代码： from sympy import * import numpy as np def backtracking_line_search
，并结合算法的数学原理和实际案例给出了优化算法选择的一些建议。...本文介绍的核心算法包括： 牛顿法（Newton’s Method） 最速下降法（Steep Descent） 梯度下降法（Gradient Descent） 如果想对这些算法有更多了解，你可以阅读斯坦福大学的...为什么最速下降法应用很少？ 最速下降法算法远远满足了超参数调优的需求，并且保证能找到局部最小值。但是为什么该算法应用不多呢？...对于梯度下降法和最速下降法的对比 在这一部分，我们对梯度下降法和最速下降法进行对比，并比较它们在时间代价上的差异。首先，我们对比了两种算法的时间花销。...通常，我们会使用迭代的算法来对优化函数求最小值。在这种情形下，最速下降法与梯度下降法相比就比较慢了。因此，最速下降法在实际应用中并不常见。
【导读】在本文中，作者对常用的三种机器学习优化算法（牛顿法、梯度下降法、最速下降法）进行了介绍和比较，并结合算法的数学原理和实际案例给出了优化算法选择的一些建议。...本文介绍的核心算法包括： 牛顿法（Newton’s Method） 最速下降法（Steep Descent） 梯度下降法（Gradient Descent） 如果想对这些算法有更多了解，你可以阅读斯坦福大学的...为什么最速下降法应用很少？ 最速下降法算法远远满足了超参数调优的需求，并且保证能找到局部最小值。但是为什么该算法应用不多呢？...对于梯度下降法和最速下降法的对比 在这一部分，我们对梯度下降法和最速下降法进行对比，并比较它们在时间代价上的差异。首先，我们对比了两种算法的时间花销。...通常，我们会使用迭代的算法来对优化函数求最小值。在这种情形下，最速下降法与梯度下降法相比就比较慢了。因此，最速下降法在实际应用中并不常见。
假设我们已经知道梯度法——最速下降法的原理。
豆瓣：我买了俩馒头，问我，你要不要来碗米饭？ 淘宝：我吃完俩馒头，问我，你要不要来俩馒头？ 百度：“老板，给我俩馒头”—“湖南株洲馒头机制造厂供应优质馒头机” ...
Paxos算法就是为了保证在这样的系统中进程间基于消息传递就某个值达成一致。 在Paxos算法中，有两种角色： Proposer Acceptor Paxos算法分为两个阶段。
论文 简介 关于Raft算法，有两篇经典的论文，一篇是《In search of an Understandable Consensus Algorithm》，这是作者最开始讲述Raft算法原理的论文，...但是这篇论文太简单了，很多算法的细节没有涉及到。...这篇文章做为我后续分析etcd raft算法的前导文章，将结合后一篇论文加上一些自己的演绎和理解来讲解Raft算法的原理。...算法的基本流程 Raft算法概述 Raft算法由leader节点来处理一致性问题。...Raft算法基础 在Raft算法中，一个集群里面的所有节点有以下三种状态： Leader：领导者，一个集群里只能存在一个Leader。
第一步，格拉姆-施密特(Gram-Schmidt)过程计算高维投影 具体请参考线性代数整理(二) ，这里不再赘述 第二步，Krylov子空间及Arnoldi算法 设v是非零n维向量，A是n阶方阵，向量组...Arnoldi在研究非对称矩阵的特征值问题时，利用Krylov向量组的特殊结构，给出了格拉姆-施密特算法的一种变体算法，现在称为Arnoldi算法。
AdaBoost算法使用的就是这种模型，其损失函数为指数损失函数exp(-yF (x))，求解时采用逐步优化的策略，依次确定每个基函数及其权重系数，具体原理在SIGAI之前的公众号文章“理解AdaBoost...决策树的原理在之前的SIGAI公众号文章“理解决策树”中已经介绍。 最速下降法 最速下降法是梯度下降法的变种。梯度下降法的原理在SIGAI之前的公众号文章“理解梯度下降法”中已经介绍。...这里的学习率是人工设定的常数，最速下降法对梯度下降法的改进是学习率ρ是由算法确定的，自适应变化，如果令梯度为 ? 则步长为下面一元函数优化问题的解 ? 这称为直线搜索，它沿着最速下降方向搜索最佳步长。...,M为增量函数序列，对应于最速下降法中的增量△xt。在高尔夫中，这个增量就是每次打一杆后球移动的距离。对于最速下降法，增量为 ? 其中 ?...现在是最速下降法派上用场的时候了。如果采用最速下降法近似求解，则弱学习器拟合的目标就是负梯度，问题可以大为简化。每次迭代时先优化弱学习器，让弱学习器的输出值对准所有样本的负梯度-gm (xi )方向。
CAS原理 CAS（Compare And Swap），比较并交换。...这就是CAS的原理。 3. ABA问题 但是这种方式会有一个问题：ABA，就是说你在要保存B的时候，会去读取内存中的值判断是否和A相等，确保这期间没有其他线程操作过该变量。...这个可能是自己对操作系统底层的原理不太了解，所以会有这样的疑问吧。 希望会这个问题的大佬不吝赐教，也希望自己以后在搞懂这个问题之后，来这儿将这个问题解决掉。
) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。...它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。...第1~4节：GBDT算法内部究竟是如何工作的？ 第5节：它可以用于解决哪些问题？ 第6节：它又是怎样应用于搜索排序的呢？...二、 GB：梯度迭代 Gradient Boosting 好吧，我起了一个很大的标题，但事实上我并不想多讲Gradient Boosting的原理，因为不明白原理并无碍于理解GBDT中的Gradient...实际的搜索排序使用的是LambdaMART算法，必须指出的是由于这里要使用排序需要的cost function，LambdaMART迭代用的并不是残差。
在这篇文章中，我将用数学解释逻辑回归，介绍逻辑回归、sigmoid函数以及最大似然估计三者之间的关系。然后使用python中的梯度下降实现一个逻辑回归示例。本文...
有最速下降法、Newton 法、GaussNewton(GN)法、Levenberg-Marquardt(LM)算法等。...方法 介绍 最速下降法 负梯度方向，收敛速度慢 Newton 法 保留泰勒级数一阶和二阶项，二次收敛速度，但每步都计算Hessian矩阵，复杂 GN法 目标函数的Jacobian 矩阵近似H矩阵，提高算法效率...，但H矩阵不满秩则无法迭代 LM法 信赖域算法，解决H矩阵不满秩或非正定， 通过对比的形式想必大家已经记住了这一堆优化的方法，很多情况下使用中都是优化方法的改进方法，因此掌握了这些方法，...这里还想说明一点上面的最速下降法，很多人都在问的一个问题，为什么最速下降方向取的负梯度方向？？？为什么？
学习目标 理解KNN 算法原理 为什么学习KNN算法 KNN是监督学习分类算法，主要解决现实生活中分类问题。 根据目标的不同将监督学习任务分为了分类学习及回归预测问题。...上述步骤示意如下： KNN（K-Nearest Neihbor，KNN）K近邻是机器学习算法中理论最简单，最好理解的算法，是一个非常适合入门的算法，拥有如下特性： 思想极度简单，应用数学知识少(近乎为零...)，对于很多不擅长数学的小伙伴十分友好 虽然算法简单，但效果也不错 KNN 原理 2.1 案例剖析 上图中每一个数据点代表一个肿瘤病历： 横轴表示肿瘤大小，纵轴表示发现时间 恶性肿瘤用蓝色表示...2.2 算法原理 KNN算法描述 输入：训练数据集 ，xi为实例的特征向量，yi={C1，c2...Ck}为实例类别。...KNN三要素： 距离度量 K值选择 分类决策准则 小结 让我们静下心来回忆一下本篇文章的内容： KNN 算法原理简单，不需要训练，属于监督学习算法，常用来解决分类问题 KNN原理
作者：刘建平 编辑：田 旭 授权转发自：刘建平《EM算法原理总结》 地址:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6912636.html 简 介 EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum...,简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。...本文就对EM算法的原理做一个总结。 01 EM算法要解决的问题 我们经常会从样本观察数据中，找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。...一个最直观了解EM算法思路的是K-Means算法，见之前写的K-Means聚类算法原理。在K-Means聚类时，每个聚类簇的质心是隐含数据。...比如SMO算法（支持向量机原理(四)SMO算法原理），坐标轴下降法(Lasso回归算法： 坐标轴下降法与最小角回归法小结), 都使用了类似的思想来求解问题。
https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/65445025 查找 该系列我把它们命名为【算法原理】系列，意不在追求【算法细节】，而是从一个宏观的角度来看这些实现...，重在数据结构的演变上，及分析它们的算法性能。...参考书籍为《算法 第四版》及《算法导论》。 基本概念 字典是算法当中一个基本且常见的概念，类似于那本将单词的释义按照字母顺序排列起来的历史悠久的参考书。...二叉查找树还有一些基本的删除操作，原理很简单，找到当前要删除的节点，若该节点还有左子树和右子树则要么从左子树中找个最大节点代替当前节点，要么从右子树中找个最小节点代替当前节点，上代码。...算法 第四版[M]. 北京：人民邮电出版社，2012.10 Cormen. 算法导论[M].北京：机械工业出版社，2013
EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。...本文就对EM算法的原理做一个总结。 1. EM算法要解决的问题 我们经常会从样本观察数据中，找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。...一个最直观了解EM算法思路的是K-Means算法，见之前写的K-Means聚类算法原理。在K-Means聚类时，每个聚类簇的质心是隐含数据。...EM算法的推导 至此，我们理解了EM算法中E步和M步的具体数学含义。 3. EM算法流程 现在我们总结下EM算法的流程。 4....比如SMO算法（支持向量机原理(四)SMO算法原理），坐标轴下降法(Lasso回归算法： 坐标轴下降法与最小角回归法小结), 都使用了类似的思想来求解问题。
虚拟DOM算法 = 虚拟DOM + Diff算法 什么是Diff算法 上面咱们说了虚拟DOM，也知道了只有`虚拟DOM + Diff算法才能真正的提高性能，那讲完虚拟DOM，我们再来讲讲Diff算法`吧...总结： Diff算法是一种对比算法 。...（可能较多的节点）排版与重绘 Diff算法的原理 Diff同层对比 新旧虚拟DOM对比的时候，Diff算法比较只会在同层级进行, 不会跨层级比较。...所以Diff算法是:广度优先算法。...咱们来看看sameVnode方法的核心原理代码，就一目了然了 function sameVnode(oldVnode, newVnode) { return ( oldVnode.key =
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