机器学习(六)梯度下降的优化算法和matlab/octave中的应用
2015-10-16 19:05
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文章链接: http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/49027629
为了分类,需要计算代价函数、代价函数关于参数的偏导数
共轭梯度法、BFGS、L-BFGS
优点:
不需要手动选择初始学习速率α
比梯度下降算法更快
缺点:
更加复杂 所以不需要了解细节,用一些已经实现过这些算法的库就好啦
matlab是收费的版本,octave是开源免费的版本,都是用来做工程计算的。硅谷的开发模式一般是经过matlab/octave得到demo之后,调用对应的c/c++库,实现产品化。
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为了分类,需要计算代价函数、代价函数关于参数的偏导数
共轭梯度法、BFGS、L-BFGS
优点:
不需要手动选择初始学习速率α
比梯度下降算法更快
缺点:
更加复杂 所以不需要了解细节,用一些已经实现过这些算法的库就好啦
matlab是收费的版本,octave是开源免费的版本,都是用来做工程计算的。硅谷的开发模式一般是经过matlab/octave得到demo之后,调用对应的c/c++库,实现产品化。
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