# 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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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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# 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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# R语言中MDS不同方法的比较
在数据分析中，多维尺度分析（MDS）是一种常用的降维技术。通过这种方法，我们可以将高维数据投影到低维空间，便于可视化和解释。本篇文章旨在教会刚入行的小白如何使用R语言进行MDS方法的比较。
## 整体流程
首先，我们定义一个整体流程，便于后面的理解和实施。以下是实现MDS比较的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据准
原创
2024-09-01 04:37:28
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# R语言中的ode函数及其method参数
在科学计算及数据分析中，常常需要求解常微分方程（ODE）。R语言中，`deSolve`包提供了强大的ODE求解功能，其中`ode`函数是最为常用的函数之一。本文将介绍`ode`函数的基本用法，特别是`method`参数的设置，并提供相关示例。
## `ode`函数概述
`ode`函数用于求解由一组初始条件和微分方程定义的ODE问题。函数的基本调用
目录一、PWM与PFM的介绍二、根据碱基序列手工制作PFM与PPM1. 主要实现函数2. 实现效果2.1 制作DNA的motif logo2.2 制作RNA的motif logo三、PFM-\>PPM-\>PWM四、待优化 一、PWM与PFM的介绍motif指的是转录因子偏好结合的DNA序列模式或RNA结合蛋白偏好结合的序列模式，一般使用PWM来表示motif。制作PWM的过程如下：
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2023-10-10 22:17:19
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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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引文： k均值算法是一种聚类算法，所谓聚类，他是一种无监督学习，将相似的对象归到同一个蔟中。蔟内的对象越相似，聚类的效果越好。聚类和分类最大的不同在于，分类的目标事先已知，而聚类则不一样。因为其产生的结果和分类相同，而只是类别没有预先定义。算法的目的： 使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小（这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准）Github源码：K-Means聚类python实
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2024-10-21 11:22:42
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1. 最简单的方法：K≈sqrt(N/2) 2. 拐点法：把聚类结果的F-test值（类间Variance和全局Variance的比值）对聚类个数的曲线画出来，选择图中拐点 3. 基于Information Critieron的方法：如果模型有似然函数（如GMM），用BIC、DIC等决策；即使没有似然函数，如KMean，也可以搞一个假似然出来，例如用GMM等来代替 4. 基于信息论的方
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2024-07-10 15:06:52
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【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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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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# 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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方法methodGo中虽没有class,但依旧有method通过显示说明receiver来实现与某个类型的组合只能为同一个包中的类型定义方法receiver可以是类型的值或指针不存在方法重载可以使用值或者指针来调用方法，编译器会自动完成转换从某种意义上来说，方法是函数的语法糖，因为receiver其实就是方法所接收的第一个参数(MethodValuevs.MethodExpress)如果外部结构和
原创
2018-04-13 17:56:52
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我们在C语言中，struct中声明函数，而Go中则不能再struct中声明函数。而是采用另外一种形态存在，Go中叫method。 method的概念 method是附属在一个给定的类型上，语法和函数的声明语法几乎一样，只是再func后面增加了一个recevier（也就是method所依从的主体） m
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2018-08-30 14:52:00
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方法 method 1. Go 中虽没有 class，但依旧有 method 2. 通过显示说明 receiver 来实现与某个类型的组合 3. 只能为同一个包中的类型定义方法 4. Receiver 可以是类型的值或者指针 5. 不存在方法重载 6. 可以使用值或指针来调用方法，编译器会自动完成转
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2018-08-30 14:33:00
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方法 method 1. Go 中虽没有 class，但依旧有 method 2. 通过显示说明 receiver 来实现与某个类型的组合 3. 只能为同一个包中的类型定义方法 4. Receiver 可以是类型的值或者指针 5. 不存在方法重载 6. 可以使用值或指针来调用方法，编译器会自动完成转
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2017-09-22 17:21:00
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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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