机器学习基础（四十四）—— 优化

1. 随机搜索（random searching）

随机搜索不是一种非常好的优化算法，但是它却使我们很容易领会其他算法的意图，并且它也是我们评估其他算法优劣的基准（baseline）。

随机尝试各种解是非常低效的，因为这种方法没有充分利用已经发现的优解。直觉上，最优解总是接近于其他较优解。因为随机优化是盲目的、是跳跃的（jumps around），所以它不会自动去寻找与已经发现的优解相接近的题解。

• （1）随机搜索迭代退出的条件一般是，达到最大迭代次数

  for i in range(max_iters):

2. 爬山算法（Hill Climbing）

随机搜索的一个替代方案叫做爬山法，

• （1）爬山法以一个随机解开始
• （2）在其临近解中寻找更好的解，

• （3）爬山算法的迭代结束的条件是，当前认为的最优和上一次保持一致；

  while True:    ...    ...    if current == best:        break

爬山算法的一个致命缺陷是，容易陷入局部最小值，它比临近解的表现都好，但却不是全局最优的。解决这一缺陷的一种方法称为随机重复爬山法（random-restart hill climbing）。