【机器学习数学基础】优化算法

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参考:https://blog.csdn.net/xbmatrix/article/details/56682466
一、最优化方法
指在某些约束条件下,决定某些可选择的变量应该取何值,使所选定的目标函数达到最优的问题。
常见情形:利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题。
实现简单,coding 方便,是训练模型的必备利器之一。

大纲:
1.最速下降法
2.共轭梯度法
3.牛顿法
4.拟牛顿法
5.约束非线性优化
6.KKT条件

参考书籍:统计学习方法、西瓜书

未经允许不得转载:作者:1871-罗同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《【机器学习数学基础】优化算法》 发布于2021-09-15

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