梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法区别
梯度下降法是沿着梯度下降的算法，该算法的收敛速度受梯度大小影响非常大，当梯度小时算法收敛速度非常慢。 牛顿法是通过把目标函数做二阶泰勒展开，通过求解这个近似方程来得到迭代公式，牛顿法的迭代公式中用到了二阶导数来做指导，所以牛顿法的收敛速度很快，但是由于要求二阶导，所以牛顿法的时间复杂度非常高 ...
原文：梯度下降法家族、牛顿法家族、拟牛顿家族
梯度的方向 梯度：如果函数是一维的变量，则梯度就是导数的方向 如果是大于一维的，梯度就是在这个点的法向量，并指向数值更高的等值线。比如函数f x,y , 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是 f x, f y T,简称grad f x,y 或者 f x,y 梯度上升：如果我们需要求解损失函数的最大值，用梯度上升法来迭代求解。 梯度下降：在最小化损失函数时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解 ...
2019-02-26 20:22 0 653 推荐指数：
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