擬牛頓法（DFP、BFGS、L-BFGS）
擬牛頓法 一、牛頓法 1.1 基本介紹 牛頓法屬於利用一階和二階導數的無約束目標最優化方法。基本思想是，在每一次迭代中，以牛頓方向爲搜索方向進行更新。牛頓法對目標的可導性更嚴格，要求二階可導，有Hesse矩陣求逆的計算複雜的缺點。XGBoost本質上就是利用牛頓法進行優化的。 1.2 基本原理 現在推導牛頓法。 假設無約束最優化問題是 minxf(x) min x f ( x ) 對於一維 x x
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