1.【技术分享】非负最小二乘
【技术分享】非负最小二乘
Spark中的非负最小二乘算法并非标准的非负最小二乘(NNLS)实现,而是通过优化的投影梯度法与共轭梯度法相结合来求解。本文将详细介绍最小二乘法、共轭梯度法以及Spark中这一优化方法的小数的源码具体应用。
最小二乘法是一种最优化技术,分为线性和非线性两种,tomcat源码在哪下载地址线性最小二乘问题可以通过矩阵运算求解,而非线性问题则通过迭代线性化处理。共轭梯度法利用共轭方向寻找函数极小值,对于正定二次函数有高效求解策略。
在Spark的机器学习库中,处理最小二乘问题有两种方式,其中非负最小二乘在解决特定问题时更有意义,怎样l阅读linux源码因为它要求解是非负的。Spark的NNLS实现结合了投影梯度和共轭梯度,通过Workspace类中的坦白说html源码变量管理梯度、搜索方向和步长。在每次迭代中,计算梯度、房卡棋牌源码 pan投影、搜索方向和步长,确保结果的非负性。
要深入了解Spark的非负最小二乘源码细节,可以查看Workspace类的sort方法,以及其中涉及的dgemv、daxpy等数学运算方法。最后,本文引用了陈宝林的《最优化理论和算法》以及Boris T. Polyak的论文,以及Wikipedia上的非负最小二乘相关内容。