Python实现拟牛顿法——更快、更优的非线性参数优化

追逐程序梦想者

于 2023-04-22 14:35:53 发布

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文章标签： python 开发语言

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本文介绍了Python在机器学习和深度学习中用于非线性参数优化的拟牛顿法。通过估算海森矩阵，该方法提高了运算效率，避免直接求解。文中提供了一个Python实现的代码示例，并强调了初始值选择对收敛性的影响。

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Python实现拟牛顿法——更快、更优的非线性参数优化

在机器学习和深度学习中，优化算法是一个至关重要的部分，而拟牛顿法则是其中的一大类非线性参数优化算法。它通过估计目标函数的海森矩阵来逼近牛顿法，从而避免了海森矩阵的求解，提高了运算效率。

下面是一个基于Python实现的拟牛顿法代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import fmin_bfgs

# 定义目标函数
def rosen(x):
    """Rose

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