拟牛顿法（DFP、BFGS、L-BFGS）

时间 2021-01-12

标签机器学习拟牛顿法优化方法繁體版

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拟牛顿法一、牛顿法 1.1 基本介绍牛顿法属于利用一阶和二阶导数的无约束目标最优化方法。基本思想是，在每一次迭代中，以牛顿方向为搜索方向进行更新。牛顿法对目标的可导性更严格，要求二阶可导，有Hesse矩阵求逆的计算复杂的缺点。XGBoost本质上就是利用牛顿法进行优化的。 1.2 基本原理现在推导牛顿法。假设无约束最优化问题是 minxf(x) min x f ( x ) 对于一维 x x

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