坐标下降

给定一个可微的凸函数，如果在某一点x，使得f(x)在每一个坐标轴上都是最小值，那么f(x)是一个全局的最小值。如果f(x)不可微，则不满足。 同理：对所有的，其中g是可微的凸函数，每一个hi都是凸的，我们可以使用坐标下降寻求一个最小值。 一 综述 坐标下降法属于一种非梯度优化的方法，它在每步迭代中沿一个坐标的方向进行搜索，通过循环使用不同的坐标方法来达到目标函数的局部极小值。 二 算法过程 假设目

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