最优化问题（牛顿法和梯度下降法）
---恢复内容开始--- http://www.zhihu.com/question/19723347 引自知乎 牛顿法是二阶收敛，梯度下降是一阶收敛， 所以牛顿法就更快。如果更通俗地说的话，比如你想找一条最短的路径走到一个盆地的最底部，梯度下降法每次只从你当前所处位置选一个 ...
原文：最优化问题——梯度下降法
无约束最优化问题 求解此问题的方法方法分为两大类：最优条件法和迭代法。 最优条件法 我们常常就是通过这个必要条件去求取可能的极小值点，再验证这些点是否真的是极小值点。当上式方程可以求解的时候，无约束最优化问题基本就解决了。实际中，这个方程往往难以求解。这就引出了第二大类方法：迭代法。 最优条件法：最小二乘估计 迭代法 梯度下降法 gradient descent ，又称最速下降法 steepes ...
2018-12-12 22:41 0 2374 推荐指数：
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