机器学习算法中常常碰到非线性优化问题,如 Sparse Filtering 算法,其主要工做在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中,大多调用的是成熟的软件包作支撑,其中最经常使用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理,这几天作了一些调研,现把学习过程当中理解的一些东西整理出来。
目录连接算法
(1) 牛顿法机器学习
(2) 拟牛顿条件学习
(3) DFP 算法优化
(4) BFGS 算法spa
(5) L-BFGS 算法.net
做者: peghoty blog
出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21897443get
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