【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】 Broyden、Fletcher、Goldfarb 和 Shanno
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2023-07-24 18:20:13
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今天看了 Nocedal 写的Numerical Optimization 中关于BFGS方法的介绍。BFGS方法有个近亲，叫做DFP方法。下面先介绍DFP方法。这个方法的意图是找一种方法对Hessian进行近似，具体是，在迭代的每一步xk+1，让这一步的近似Hessian B能够表示出上一步xk的...
原创
2014-12-21 00:34:00
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今天，我来讲一种在机器学习中常用到的优化算法，叫做BFGS算法。BFGS算
原创
2023-05-31 15:55:47
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极小化极大算法（The minimax algorithm）前面部分描述的技术适用于简单，完全可解决的游戏，如Nim（因为其所有的情况也不算大）。然而，随着游戏变得越来越复杂，很快就无法检查每一个可能的结果。例如，如果你试图通过一切可能的棋牌游戏，即使以现代电脑的速度，这个过程可能需要数十亿年的时间。 然而，不管怎样，尽管有这个限制，电脑在国际象棋方面仍然非常擅长。1997年，IBM的“深蓝色”（
# 科普文章：探索R语言中的BFGS算法
## 导言
在数据分析和机器学习领域中，优化算法扮演着至关重要的角色。BFGS（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）算法是一种常用的无约束优化算法之一，常被应用于最小化非线性函数。在R语言中，我们可以通过调用相应的函数来实现BFGS算法。
## BFGS算法简介
BFGS算法是一种拟牛顿算法，它通过逼近目标函数的二阶导
原创
2024-07-07 03:36:31
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一、 算法是什么？ 算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来
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2024-06-18 08:36:58
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# BFGS算法在机器学习中的应用
## 引言
在机器学习领域，优化问题是核心任务之一。尤其是在训练模型时，我们往往需要找到一组参数以最小化损失函数。众多优化算法中，BFGS（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）算法因其高效性和收敛速度而广受欢迎。本文将介绍BFGS算法的基础知识及其在机器学习中的应用，并提供相应的代码示例。
## 什么是BFGS算法？
BFG
计算获得新的\(θ\)值，即\(θ_{k+1}\)为\(θ_k\)的基础上计算所得。 \(g_k\)为\(f(\theta)\)在\(θ_k\)时
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2024-03-05 10:56:04
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前面的文章中，讲述过BFGS算法，它是用来求解最优化问题的，在这个算法中，相对于普通的牛顿迭代法有很大的改进。链接。在BFGS算法中，仍然有缺陷，比如当优化问题规模很大时，矩阵的存储和计算将变得不可行。为了解决这个问题，就有了L-BFGS算法。 Contents 1. L-BFGS算法介绍 2. L-BFGS算法原理
原创
2023-05-31 15:17:11
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PAGE目 录TOC \o "1-3" \h \z \u HYPERLINK \l "_Toc282785128" 1、引言 PAGEREF _Toc282785128 \h 1 HYPERLINK \l "_Toc282785129" 2、BFGS算法综述1 HYPERLINK \l "_Toc282785130" 2.1 拟牛顿法及其性质1 HYPERLINK \l "_Toc28278513
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2024-09-18 15:51:07
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# R语言中的优化方法BFGS
优化是数学和计算机科学中的一个重要概念，它用于找到函数的最佳解或最佳逼近。在R语言中，我们可以使用多种优化方法来解决各种问题。其中一种常用的方法是BFGS（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）。
## BFGS算法简介
BFGS算法是一种无约束优化算法，用于求解无约束非线性最优化问题。它是一种拟牛顿法，通过利用函数的梯度信息来逼近
原创
2023-07-18 11:35:04
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这篇文章是优化器系列的第三篇，主要介绍牛顿法、BFGS和L-BFGS，其中BFGS是拟牛顿法的一种，而L-BFGS是对BFG
原创
2024-04-11 10:35:42
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本文由作者林洋港授权网易云社区发布。 一、 L-BFGS是什么 L-BFGS是解无约束非线性规划问题最常用的方法，具有收敛速度快、内存开销少等优点，在机器学习各类算法中常有它的身影。简单的说，L-BFGS和梯度下降、SGD干的同样的事情，但大多数情况下收敛速度更快，这点在大规模计算中很重要。下图是深
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2018-12-14 16:15:00
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://aria42./blog/2014/12/understanding-lbfgs/Numerical optimization is at the core of much of machine learning. Once you’ve defined your model a...
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2014-12-03 12:43:00
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在博文“优化算法——拟牛顿法之L-BFGS算法”中，已经对L-BFGS的算法原理做了详细的介绍，本文主要就开源代码liblbfgs重新回顾L-BFGS的算法原理以及具体的实现过程，在L-BFGS算法中包
原创
2023-06-14 19:24:23
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一、BFGS算法简介 BFGS算法是使用较多的一种拟牛顿方法，是由Broyden，Fletcher，Goldfarb，Shann
原创
2023-06-28 15:00:01
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形式的算法描述并不是很OK，不建议使用，建议跳过） 关键公式： \(s_k = x_{k+1} - x_k\) \(y_k =
一、R语言应知常用函数
1、getwd() 函数：获取工作目录（同eclipse设置workspace类似）,直接在R软件中使用，如下图：2、setwd(dir=”工作目录”) 函数：设置R软件RStudio的工作目录，如下图（注意目录写法）：3、list.files()函数（同dir()函数）：查看R软件当前工作目录下的文件，如下图：4、一般赋值符号：<- 或-> ,如x<-3
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2023-06-14 20:42:44
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## 神经网络L-BFGS优化器实现流程
### 1. 引言
神经网络的优化是机器学习中非常重要的一环，而L-BFGS（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）是一种有效的优化算法。本文将介绍如何使用L-BFGS优化器来训练神经网络，并给出相应的代码实现。
### 2. L-BFGS优化器原理
L-BFGS是一种拟牛顿法的变种，它通过利用
原创
2023-07-28 04:03:51
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进入深度学习世界，就是进入人工神经网络的世界。人工神经网络（英语：Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络（Neural Network，NN）或类神经网络，在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下
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2023-10-28 11:06:31
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