【机器学习】坐标下降法（Coordinate descent）
coordinate-wise minimization(坐标朝向最小) coordinate-wise minimization介绍的是坐标下降法的理论依据。 问题的描述：给定一个可微的凸函数，如果在某一点，使得在每一个坐标轴上都是最小值，那么是不是一个全局的最小值。 形式化的描述为：是不是对于所有的都有 这里的代表第个标准基向量。 答案为成立。 这是因为： 但是问题来了，如果对于凸函数，若不可
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