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上传时间: 2021-01-20
详细说明：一、梯度下降法
1、概述
梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。
2、原理
梯度下降算法的基本原理就是通过多次迭代，求得与精度值匹配的最后结果：
二、牛顿法
1、牛顿法的概述
牛顿法是机器学习中用的比较多的一种优化算法。牛顿法的基本思想是利用迭代点处的一阶导数(梯度)和二阶导数(Hessen矩阵)对目标函数进行二次函数近似，然后把二次模型的极小点作为新的迭代点，并不断重复这一过程，直至求得满足精度的近似极小值。牛顿法的速度相当快，而且能高度逼近最优值。牛
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