【机器学习之数学】02 梯度下降法、最速下降法、牛顿法、共轭方向法、拟牛顿法
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 ...
原文：机器学习中梯度下降法和牛顿法的比较
在机器学习的优化问题中，梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法，他们都是为了求得目标函数的近似解。在逻辑斯蒂回归模型的参数求解中，一般用改良的梯度下降法，也可以用牛顿法。由于两种方法有些相似，我特地拿来简单地对比一下。下面的内容需要读者之前熟悉两种算法。 梯度下降法 梯度下降法用来求解目标函数的极值。这个极值是给定模型给定数据之后在参数空间中搜索找到的。迭代过程为： 可以看出，梯度下降法 ...
2018-09-27 16:40 0 3357 推荐指数：
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