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人脸数据集_刘镇硕_美河在线_房价预测模型之数据处理_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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g yik-aiTk X-bik)-日志1-yik i = 0 k = 1 i = 1 k = 1 它是封闭的且自洽的(示例9.8,第500页)。由于目标是线性的,因此tf0 +φ是闭合的,并且对于任何t都是自一致的。 11.5.2每个定心步骤的牛顿迭代 在第9.6.4节(第503页)和第10.2.4节(第531页)中开发的牛顿自协调函数方法的复杂性理论表明,最小化闭合的严格凸自校正函数所需的牛顿迭代次数。协调函数f 由f(X)-p * + c限制。 (11.24)γ 这里X是NeWton方法的起点,而p * = infX f(x)是最优值。常数γ仅取决于回溯参数α和β,由下式给出 1 = 20 —8α Yαβ(1 —2α)2 COnStant C仅取决于公差%t, C = log2log2(1 / ent), 并且可以合理地近似为C =6。表达式(11.24)是所需NeWton步数的相当保守的界限,但是我们在本节中的兴趣只是建立一个复杂度界限,着重于它如何随着问题的大小而增加和算法参数。 在本节中,我们将使用此结果来推导势垒方法的一次外部迭代所需的NeWton
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