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搜索资源 - quasi newton algorithm
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L-BFGS算法比较适合在大规模的数值计算中，具备牛顿法收敛速度快的特点，但不需要牛顿法那样存储Hesse矩阵，因此节省了大量的空间以及计算资源。-Limited-memory BFGS (L-BFGS or LM-BFGS) is an optimization algorithm in the family of quasi-Newton methods that approximates the Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno (BFGS) algorit
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牛顿拉富生线搜索是解决方程的程序与quasi-Newton-Raphson方法加速了线搜索算法。要解决的方程可以包括向量,除了标量,用MATLAB编程语言写的.-Newton Raphson Line Search is a program for the solution of equations with the quasi-Newton-Raphson method accelerated by a line search algorithm. The equation to be sol
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Eigen 编写的拟牛顿法 解非线性方程组
//徐世良主编 数值分析与算法
// C++接口 需要Eigen3支持(quasi Newton method for solving nonlinear equations
edited by Xu Shiliang numerical analysis and algorithm
Eigen3 / C++ interface support)
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实现数值计算的简单算法code 包括：非线性最小二乘问题、共轭梯度法、拟牛顿法、最速下降法与牛顿法、线搜索技术、乘子法程序、二次规划(A simple algorithm for numerical calculation, including nonlinear least squares problem, conjugate gradient method, quasi-Newton method, steepest descent method and Newton method, lin
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BFGS 校正是目前最流行也是最有效的拟牛顿校正, 它是由 Broyden,
Fletcher, Goldfarb 和 Shanno 在 1970 年各自独立提出的拟牛顿法, 故称为 BFGS
算法.(BFGS correction is the most popular and effective quasi Newton correction at present. It is composed of Broyden,
Fletcher, Goldfarb and Shanno res
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比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，博主越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习算法，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法
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BFGS算法(BFGS algorithm)，是一种逆秩2拟牛顿法。Hk+，满足拟牛顿方程的逆形式Hk+}少一、k=s.当Hk正定且(，'，少)}0时Hkh，也正定，因此，由BFGS修正确定的算法xk+} - xk - HkF Cxk)是具有正定性、传递性的拟牛顿法，它也是无约束优化中最常用的、最稳定的算法之一这种算法是布罗依丹(Broy-den,C. G.)于1969年，以及弗莱彻(Fletcher , R. ) ,戈德福布(Goldforb,D. )、香诺(Shan no, D. F.)于1
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