AI-统计学习(11)-改进的迭代算法及拟牛顿法
逻辑回归时是需要改进迭代尺度算法,用于提高收敛性,而对于没有显示形式方程求极值或者0时,我们需要用拟牛顿法。
1.改进的尺度迭代算法
1.1公式及解释
1.2求解步骤及难点说明
1.2.1.第一次缩放
1.2.2第二次缩放
1.3收敛条件
1.4总结
2.拟牛顿法步骤
2.1公式及解释
2.2图形及步骤说明
1.改进的尺度迭代算法
1.1公式及解释
公式
1.1.1x,y的经验分布函数
1.1.2 f(x,y)给出的特征函数,每给出一对(x,y) f应该是知道的。
1.1.3 p(x) 对x 的经验分布,给一个x就去训练集中找x,在训练集中的比例是多少
1.1.4lnzw(x) 给定xy的条件分布的一个归一化的系数
1.2目标是求极值,求解步骤及难点说明
1.2.1 步骤:w赋初值,然后更新w ,使wifi增大,从而求最大值。
1.2. 2难的部分就是指数上有w, 还要做对数变化。于是经历两次缩放。
1.2 3依据1:
实现第一次缩放记作:
1.2.4 依据2:
实现第二次缩放记作
两次缩放以后
1.3收敛条件
1.4总结
1.4.1目的是找到似然函数增大最大的
1.4.2 找到下界
1.4.3 最大化下界
1.4.4难点就是参数需要存在指数求导,变换后还存在指数求导,于是两次缩放
2.拟牛顿法步骤
2.1 公式及解释
解释:1.当前步的值
2.前一步的值
3.前一步的函数
4.前一步函数导数
2.2图形及步骤说明
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