机器学习课程

最新推荐文章于 2025-07-11 09:30:47 发布
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分类专栏： Machine Learning 文章标签： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Daneill/article/details/12720837
本文深入探讨了在解决多元函数极小值问题时，为何选择偏导数迭代法而非直接应用多元函数极值计算法。通过引入条件极值法与拉格朗日乘数法的比较，强调了样本集在特定条件下的局限性，进一步阐述了偏导数迭代法的优势与适用场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


求最小值，

为什么不直接用多元函数极值计算法呢？而要用偏导数不停迭代呢？ 


突然想到，这个还可以用条件极值法来求最小值，用拉格朗日乘数法。

那条件是什么呢？条件就是训练的样本。

错！样本并非一定落在h()上，所以不能用来做条件极值。


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