【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：擬牛頓法與最速下降法
擬牛頓法 擬牛頓法是求解非線性優化問題最有效的方法之一。DFP BFGS L BFGS算法都是重要的擬牛頓法。 求函數的根 對f x 在Xn附近做一階泰勒展開 f x f Xn f Xn x Xn 假設Xn 是該方程的根 那么就得到 Xn Xn f Xn f Xn 通過不斷迭代從而得到真正的函數的根X 最優化問題 牛頓法 即是對一階導函數求其函數的根。因此里面要涉及到求二階導 顯然這里求最優點X ...
2017-12-23 15:23 0 3224 推薦指數：
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