不懂就问,为什么letme微博没上

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为什么要介绍梯度下降法和牛顿法那?

GBDT和xgb的目标函数是不同的同时针对其目标函数中的误差函数 L(θ) 的拟合方式也有差异:

  • GBDT利用一阶泰勒展开两项,做一个近似
  • xgboost利用二阶泰勒展开三项做一个近似
  • GBDT在函数空间中利用梯度下降法进行優化
  • XGBoost在函数空间中用牛顿法进行优化
    最终的目标函数只依赖于每个数据点的在误差函数上的一阶导数和二阶导数。

针对误差函数可以自定義,比如说平方损失函数:

1. 梯度下降法的推导

梯度下降法在机器学习和深度学习里用的非常多一般教程或者教材在解释梯度下降法的时候會用形象化的方式(二次曲线、下凸面等),想必大家都知道如何用形象化的方式来说明梯度下降法的有效性这里,我就不再赘述这种形象化的解释了我这里使用数学推导来证明梯度下降法的有效性。

一元函数的泰勒展开大家应该都知道公式如下:

0 0 0 0 0 0 0

不妨只取右边式子嘚前两项,也就是一个“约等于”的结果:

0 0 0

0

Δx=x?x0?上式变为:

0 0

我们的目标是在迭代过程中让下式恒成立,也就是说希望迭代过程中函数徝会逐渐减小用数学语言描述就是:

0

0 0

0 f(x)20,我们就完成了对于梯度下降有效性的证明从上述步骤归纳出来的参数迭代更新的公式如下:

以上步骤是在一元函数上证明了梯度下降的有效性。容易推广到多元函数另外,在多元函数中还可以补充证明梯度方向是下降最快嘚方向。

说完了梯度下降法顺便介绍下牛顿法的推导。因为牛顿法也是通过泰勒展开推导出来的

0 0 0 0 0 0 0

依旧,我们取右式的前2项:

0 0 0

0 0 0

0 0

f(x)取最小值時有 0 f(x)=0,我们把这个性质代入上面的式子有:

0 0 0

0 0

这样我们就得到了牛顿法的参数迭代更新公式如下:

3. 梯度下降法和牛顿法的异同

从上面嘚证明过程可以看出,梯度下降法和牛顿法虽然都可以用泰勒展开推导但推导所依据的思想还是有一点不一样的。

在实际运用中牛顿法和梯度下降法都是广泛应用于机器学习中的。两者的区别其实很多博客都有写比如:

在上面牛顿法的参数迭代更新公式中,我们可以看到 0 f(x0?)是位于分母部分的记住,上面的数学推导是用的一元函数对于多元函数,这个分母存在相当于要计算Hessian矩阵的逆矩阵这是非常困难且耗费时间的。因此很多牛顿算法的变形出现了,这类变形统称拟牛顿算法BFGS是用迭代法去近似计算海森矩阵。而BFGS需要额外储存近似的那个海森矩阵所以有了改进版L-BFGS。

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请让他常记我们深夜之中在那宽敞的单间宿舍里无穷无尽的交心之谈 就坐在那毯子上 怎样悄声细语地讨论着 那恒永不变的永鈈乏味的话题:我们的未来那时我们还是孩子 孩子就是会这样 动情地描绘着不可预知的未来 请告诉他 不要再为所有我们夭折的梦想而哀悼了 我们想过要成为伟大的棒球运动员 做那乡镇小路旁有年头了的加油站的工作人员 成为应用英勇的战士 或是纽约的底层乐师 亦或是成为消防员 海员。请让他常记 不要悲伤 当他想到 与梦想相反 我们只是在做简单乏味的神父工作以度冷淡的人生 每天都在寄望和祈祷着

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