梯度降低法Vs牛顿降低法
Author: Frank算法 在机器学习领域中，梯度降低法和牛顿降低法是两个很是有份量的方法。二者在本质上都是为了寻找极值点的位置，可是牛顿降低法的收敛速度更快。下面以单变量函数为例来进行基本的解释。app 牛顿降低法的递推公式： 机器学习 梯度降低算法的递推公式： 函数 xn+1=xn−μ∗f′(xn) 方法比较： 通常称 梯度降低法用平面去拟合当前的局部曲面，牛顿法用二次曲面来拟合。下图
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