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+1是該方程的根 那么就得到 Xn+1=Xn-f(Xn)/f ...
原文：【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 什么是共軛方向 基本的共軛方向法 共軛梯度法 擬牛頓法 秩 修正公式 References 相關博客 經過前一篇博客的簡單介紹，我們對導數 方向導數 梯度應該有一個較為清晰的認識。在知道梯度之后，我們就可以通過一些無約束的優化方法來求極值 ...
2019-03-27 22:36 0 2673 推薦指數：
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