【機器學習之數學】02 梯度下降法、最速下降法、牛頓法、共軛方向法、擬牛頓法
目錄 梯度下降法 機器學習中的梯度下降法 最速下降法 二次型目標函數 牛頓法 Levenberg-Marquardt 修正 梯度下降法和牛頓法誰快？ 共軛方向法 ...
原文：機器學習筆記-----牛頓法與擬牛頓法
提要：今天講的牛頓法與擬牛頓法是求解無約束問題最優化方法的常用方法。 一 牛頓法 假設我們求下面函數的最小值： 假設f x 具有連續的二階的連續偏導數，假設第K次迭代值為xk的值，那么可將f X 在xk附近進行二階泰勒展開得到： 我們對上述公式求導可得: 假設其中可逆，我們就可以得到牛頓法的迭代公式為： 這樣就可以得到牛頓法的迭代公式了。 牛頓法算法如下： 輸入：目標函數f X ，梯度 f x , ...
2016-10-29 16:09 1 9502 推薦指數：
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