提要：今天讲的牛顿法与拟牛顿法是求解无约束问题最优化方法的常用方法。 一 牛顿法 假设我们求下面函数的最小值： 假设f(x)具有连续的二阶的连续偏导数，假设第K次迭代值为xk的值，那么可将f(X)在xk附近进行二阶泰勒展开得到： 我们对上述公式求导可得: 假设其中可逆 ...

机器学习准备---3、模拟e^x的麦克劳林展开式 一、总结 一句话总结： 1、用麦克劳林展开式模拟函数，比如e^x，阶数越高就越接近 2、e^x=f(0)+ f′(0)x+ f″(0)x ²/ 2!+...+ fⁿ(0)x^n/n!+Rn(x)=1+x+x^2/2!+x ...

python机器学习库numpy---15、模拟e^x的麦克劳林展开式 一、总结 一句话总结： numpy模拟e^x的麦克劳林展开式也就是 x轴模拟一些点，y轴数据根据e^x的麦克劳林公式展开式，逐步增加项数，然后画图即可 二、模拟e^x的麦克劳林展开式 博客 ...

目录 梯度下降法 机器学习中的梯度下降法 最速下降法 二次型目标函数 牛顿法 Levenberg-Marquardt 修正 梯度下降法和牛顿法谁快？ 共轭方向法 ...

数学中，泰勒公式是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的公式。如果函数足够平滑的话，在已知函数在某一点的各阶导数值的情况之下，泰勒公式可以用这些导数值做系数构建一个多项式来近似函数在这一点的邻域中的值。泰勒公式还给出了这个多项式和实际的函数值之间的偏差。 泰勒公式是将一个在x=x0处具有n阶导数 ...

一阶泰勒公式是什么意思这里的不是都展到了二阶吗？为什么说是一阶?几阶是怎么看的？ 回答： f'(xo)是准确值，f''(ξ)那一项是一阶泰勒的余项。所以说，还是展开到了一阶。 泰勒公式是将一个在x=x0处具有n阶导数的函数f（x）利用关于（x-x0）的n次 ...

泰勒展开式核心思想是仿照 当我们想要仿造一个东西的时候，即先保证大体上相似，再保证局部相似，再保证细节相似，再保证更细微的地方相似……不断地细化下去，无穷次细化以后，仿造的东西将无限接近真品。真假难辨。 由来 一位物理学家，把这则生活经验应用到他自己的研究中，则会出现下列场景： 一辆 ...

转载的原文：https://www.zhihu.com/question/25627482 而且评论处也是大神层出不穷，可去原文处阅读 干湿就不管了，直接上原文的干货： ...