優化方法總結：梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法等等
概述 優化問題就是在給定限制條件下尋找目標函數\(f(\mathbf{x})，\mathbf{x}\in\mathbf{R}^{\mathbf{n}}\)的極值點。極值可以分為整體極值或局部極值，整體極值即函數的最大/最小值，局部極值就是函數在有限鄰域內的最大/最小值。通常都希望能求得函數的整體 ...
原文：常見的幾種最優化方法（梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法等）
我們每個人都會在我們的生活或者工作中遇到各種各樣的最優化問題，比如每個企業和個人都要考慮的一個問題 在一定成本下，如何使利潤最大化 等。最優化方法是一種數學方法，它是研究在給定約束之下如何尋求某些因素 的量 ，以使某一 或某些 指標達到最優的一些學科的總稱。隨着學習的深入，博主越來越發現最優化方法的重要性，學習和工作中遇到的大多問題都可以建模成一種最優化模型進行求解，比如我們現在學習的機器學習算法 ...
2017-09-16 20:32 9 87965 推薦指數：
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