最優化問題（牛頓法和梯度下降法）
---恢復內容開始--- http://www.zhihu.com/question/19723347 引自知乎 牛頓法是二階收斂，梯度下降是一階收斂， 所以牛頓法就更快。如果更通俗地說的話，比如你想找一條最短的路徑走到一個盆地的最底部，梯度下降法每次只從你當前所處位置選一個 ...
原文：最優化問題——梯度下降法
無約束最優化問題 求解此問題的方法方法分為兩大類：最優條件法和迭代法。 最優條件法 我們常常就是通過這個必要條件去求取可能的極小值點，再驗證這些點是否真的是極小值點。當上式方程可以求解的時候，無約束最優化問題基本就解決了。實際中，這個方程往往難以求解。這就引出了第二大類方法：迭代法。 最優條件法：最小二乘估計 迭代法 梯度下降法 gradient descent ，又稱最速下降法 steepes ...
2018-12-12 22:41 0 2374 推薦指數：
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