機器學習--牛頓法

機器學習算法中經常碰到非線性優化問題，如 Sparse Filtering 算法，其主要工作在於求解一個非線性極小化問題。在具體實現中，大多調用的是成熟的軟件包做支撐，其中最常用的一個算法是 L-BFGS。爲了解這個算法的數學機理，這幾天做了一些調研，現把學習過程中理解的一些東西整理出來。 求函數的根 牛頓法的最初提出是用來求解方程的根的。我們假設點x∗爲函數f(x)的根，那麼有f(x∗)=0。現

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