座標下降法（Coordinate descent）和ADMM（交替方向乘子法）
座標下降法屬於一種非梯度優化的方法，它在每步迭代中沿一個座標的方向進行線性搜索（線性搜索是不需要求導數的），通過循環使用不同的座標方法來達到目標函數的局部極小值。 假設目標函數是求解的極小值，其中是一個n維的向量，我們從初始點開始(是我們猜想的一個初值)對k進行循環： 相當於每次迭代都只是更新的一個維度，即把該維度當做變量，剩下的n-1個維度當作常量,通過最小化來找到該維度對應的新的值。座標下降法
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