机器学习数学基础--牛顿法
来源：互联网 发布：linux qt usb 编辑：程序博客网 时间：2024/05/30 23:03
关于牛顿法http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/41087931这里讲的很好，下面只是自己对牛顿法的一个学习记录。
牛顿法
概述：牛顿法是一种优化算法，利用迭代点处的一阶导数(梯度)和二阶导数(Hessen矩阵)对目标函数进行二次函数近似，然后把二次模型的极小点作为新的迭代点，并不断重复这一过程，直至求得满足精度的近似极小值。牛顿法的速度相当快，而且能高度逼近最优值。牛顿法分为基本的牛顿法和全局牛顿法
应用：牛顿法至少有两个应用方向
1、求复杂函数的根，通常为高阶函数且没有求根公式；2、最优化
阅读全文
0 0
- 机器学习数学基础--牛顿法
- 机器学习数学基础
- 机器学习数学基础
- 机器学习数学基础
- 机器学习-->数学基础
- 机器学习入门：牛顿法
- 机器学习之牛顿法
- 机器学习之牛顿法
- 机器学习数学|Taylor展开式与拟牛顿
- 机器学习中牛顿法与拟牛顿法
- 机器学习的数学基础
- 机器学习部分数学基础
- 机器学习中的数学基础
- 机器学习的数学基础
- 机器学习部分数学基础
- 机器学习中的数学基础
- 机器学习的数学基础
- 机器学习第四讲 牛顿下降法
- QueryList 4.0 简洁、优雅、可扩展的PHP采集工具(爬虫)
- 七种常见排序算法及实现
- python笔记
- jdbc之数据库连接池
- 哈理工oj 1946 你猜
- 机器学习数学基础--牛顿法
- 542. 01 Matrix -- Medium
- tensorflow实战之二：MNIST手写数字识别的优化1-代价函数优化
- 92. Reverse Linked List II
- JavaScript高级
- Codeforces869E The Untended Antiquity
- 为什么我博客里的插图都不见了？？？！！！
- java学习第24天(续)，学习几个API，indexOf(),charAt(),toUpperCase(),toLowerCase(),subString(),trim()
- nginx 反向代理
