Python实现拟牛顿法——更快、更优的非线性参数优化

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):
    """Rosenbrock函数"""