看到好文章,坚决转载!哈哈,学术目的~~ 最近几个同事在做推荐平台的项目,都问到怎么实现FTRL算法,要求协助帮忙实现FTRL的算法模块.今天也是有空,赶紧来做个整理.明天还要去上海参加天善智能组织的FLY BI大数据分享会.有兴趣参加线下活动的可以多关注下微博和微信的信息.没事可以多参加分享分享. 现在特别是像做在线学习和CTR这块,应用LR是最广泛的.但是批量处理超大规模的数据集和在线数据流时就遇到了问题,FTRL就是google在这样的背景下研发出来的.在处理非光滑正则化项的凸优化问题上性

L1正则化是一种常用的获取稀疏解的手段,同时L1范数也是L0范数的松弛范数.求解L1正则化问题最常用的手段就是通过加速近端梯度算法来实现的. 考虑一个这样的问题: minx  f(x)+λg(x) x∈Rn,f(x)∈R,这里f(x)是一个二阶可微的凸函数,g(x)是一个凸函数(或许不可导),如上面L1的正则化||x||. 此时,只需要f(x)满足利普希茨(Lipschitz)连续条件,即对于定义域内所有向量x,y,存在常数M使得||f'(y)-f'(x)||<=M·||y-x||,那么这个模型

假设我们要求解以下的最小化问题: $min_xf(x)$ 如果$f(x)$可导,那么一个简单的方法是使用Gradient Descent (GD)方法,也即使用以下的式子进行迭代求解: $x_{k+1} = x_k - a\Delta f(x_k)$ 如果$\Delta f(x)$满足L-Lipschitz,即: 那么我们可以在点$x_k$附近把$f(x)$近似为: 把上面式子中各项重新排列下,可以得到: 这里$\varphi (x_k)$不依赖于x,因此可以忽略. 显然,$\hat f(x,

Alink漫谈(十) :线性回归实现 之 数据预处理 目录 Alink漫谈(十) :线性回归实现 之 数据预处理 0x00 摘要 0x01 概念 1.1 线性回归 1.2 优化模型 1.3 损失函数&目标函数 1.4 最小二乘法 0x02 示例代码 0x03 整体概述 0x04 基础功能 4.1 损失函数 4.1.1 导数和偏导数 4.1.2 方向导数 4.1.3 Hessian矩阵 4.1.4 平方损失函数 in Alink 4.2 目标函数 4.2.1 梯度 4.2.2 梯度下降法 4.2.

TensorFlow API 汉化 模块:tf   定义于tensorflow/__init__.py. 将所有公共TensorFlow接口引入此模块. 模块 app module:通用入口点脚本. bitwise module:操作整数二进制表示的操作. compat module:Python 2与3兼容的函数. contrib module:包含易失性或实验代码的contrib模块. datamodule:tf.data.Dataset输入管道的API. debugging module:

最近加了一个QQ群,接触了点新的东西,包括稀疏近似,低秩近似和压缩感知等.Robust PCA中既包含了低秩,又包含了稀疏,于是以其为切入点,做了如下笔记.笔记中有的公式有比较详细的推导,希望对读者有用:有的公式则直接列写出了,待以后有新的理解再更新.由于初学,加之水平有限,文中会有疏漏错误之处,希望大家批评指正赐教. 本文推导了矩阵绝对值和范数及核范数的次梯度:求解了带正则项(和惩罚项)的绝对值,矩阵绝对值和范数及矩阵核范数的最优化问题:介绍了Robust PCA的几种算法,包括了迭代阈值算法

1.难点-如何实现高效的通信 我们考虑下列的多任务优化问题: \[ \underset{\textbf{W}}{\min} \sum_{t=1}^{T} [\frac{1}{m_t}\sum_{i=1}^{m_t}L(y_{ti}, \langle \bm{w}_t, \bm{x}_{ti} \rangle)]+\lambda \text{pen}(\textbf{W}) \tag{1} \] 这里\(\text{pen}(\mathbf{W})\)是一个用于增强group sparse的正则项

Jordan Lecture Note-3:梯度投影法 在这一节,我们介绍如何用梯度投影法来解如下的优化问题: \begin{align} \mathop{\min}&\quad f(x)\nonumber\\\mathop{s.t.}&\quad \mathbf{A}_1 x\leq b_1\nonumber\\&\quad \mathbf{A}_2x= b_2\label{equ:originalModel}\end{align} 其中$x\in\mathbb{R}^n,\ma

文字,一种信息记录的图像符号,千年来承载了太多的人类文明印记.OCR,一种自动解读这种图像符号的技术,一直以来都备受关注.尤其在信息时代的今天,数字图像纷繁复杂,如何便捷高效的获取其中的文字信息,更有着重要的时代意义.作为模式识别领域最为经典的研究热点之一,OCR经历了长时间的发展变化,各种新技术.新方法.新应用层出不穷. OCR技术的过去和现在: OCR(光学字符识别技术),是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字.图片信息,利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析,形成相应的字符

原地址:http://blog.csdn.net/chlele0105/article/details/11991533 梯度直方图特征(HOG) 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符,它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主.

一.BFGS算法 算法思想如下: Step1   取初始点,初始正定矩阵,允许误差,令: Step2   计算: Step3   计算,使得 : Step4    令: Step5    如果,则取为近似最优解:否则转下一步: Step6    计算 ,, 令,转Step2. 优点: 1.不用直接计算Hessian矩阵: 2.通过迭代的方式用一个近似矩阵代替Hessian矩阵的逆矩阵. 缺点: 1.矩阵存储量为,因此维度很大时内存不可接受: 2.矩阵非稀疏会导致训练速度慢. 二.L-BFGS算法

本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多领域的交叉学科.ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识.新技能,并重组已学习的知识结构使之不断改善自身. MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库.MLlib已经集成了大量机器学习的算法,由于MLlib涉及的算法众多,笔者只对部分算法进行了分析,其余算法只是简单列出公式,读者如果想要对公式进行推理,需要自己寻找有关概率论.数理统计.数理分析等方面的专

上一节主要是介绍LSD算法理论,这节主要是介绍LBD算法. 参考文章:An efficient and robust line segment matching approach based on LBD descriptor and pairwise geometric consistency ----Lilian Zhang  , Reinhard Koch 第二部分:Line detection and description 1.尺度空间中提取线段 为了克服在线检测碎片问题和提高大尺度变

梯度直方图特征(HOG) 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. HOG特征是一种局部区域描述符,它通过计算局部区域上的梯度方向直方图来构成人体特征,能够很好地描述人体的边缘.它对光照变

作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步.一直在积累.一直在提高自己的专业性.两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典.而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区.跨专业等等原因造成的.举个例子,DeepM

梯度直方图特征(HOG) 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. HOG特征是一种局部区域描述符,它通过计算局部区域上的梯度方向直方图来构成人体特征,能够很好地描述人体的边缘.它对光照变

SVO使用稀疏直接法计算两帧之间的初始相机位姿,即使用两帧之间稀疏的4*4 patch的光度误差为损失函数,使用G-N优化算法获得两帧之间的位姿变换,由于没有特征匹配过程效率较高.相比自己实现的稀疏直接法的代码,总是难以达到理想的效率,因此分析SVO代码如下: 首先是入口函数: //输入的是参考帧和当前帧,即连续的两帧 size_t SparseAlign::run(FramePtr ref_frame, FramePtr cur_frame) { reset(); if(ref_frame->

图Lasso求逆协方差矩阵(Graphical Lasso for inverse covariance matrix) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 图Lasso方法的基本理论 2. 坐标下降算法 3. 图Lasso算法 4. MATLAB程序 数据见参考文献[2] 4.1 方法一 demo.m load SP500 data = normlization(data); S = cov(data); %样本协方差 [X,

Rubost PCA 优化 2017-09-03 13:08:08 YongqiangGao 阅读数 2284更多 分类专栏: 背景建模   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010510350/article/details/77803572 最近一直在看Robust PCA做背景建模的paper, 顺便总结了一下了Robust PCA.前面一篇博客介绍了PCA与Robu

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). MIA] Image matching as a diffusion process[