機器學習中常見的最優化算法

1. 梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法是最早最簡單，也是最爲常用的最優化方法。梯度下降法實現簡單，當目標函數是凸函數時，梯度下降法的解是全局解。一般情況下，其解不保證是全局最優解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的優化思想是用當前位置負梯度方向作爲搜索方向，因爲該方向爲當前位置的最快下降方向，所以也被稱爲是」最速下降法「。最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越

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