说明:梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函...
说明:次梯度算法简易程序,matlab编写次梯度方法(subgradient method)是传统的梯度下降方法的拓展,用来处理不可导的凸函数。它的优势是比传统方法处理问题范围大,劣势是算法收敛速度慢。但是,由于它对不可导函数有很好的处理方法,所以学习它还是很有必要的。
说明:共轭梯度法(Conjugate Gradient)是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一,也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各...
说明:一个例子,使用的是BP神经网络代码,采用的基本下降梯度算法