實習點滴（8）--收斂優化方法：牛頓法、BFGS算法與L-BFGS算法

        在瞭解CRF推導與參數估計的時候，會用到收斂優化方法去迭代求解凸優化問題，至此，總結一下我對牛頓法、BFGS算法和L-BFGS算法這三種方法的理解。      牛頓法：         方法思想：在現有極小點估計值附近對f(x)做二階泰勒展開式，進而找到下一個極小點估計值。         設：xk爲當前極小點估計值， 我們要去求這個函數的最值，則二階泰勒展開式爲：        

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