牛顿法与梯度下降法

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本文介绍了机器学习中最优化算法中的牛顿法与梯度下降法，强调牛顿法的二阶收敛速度优势及梯度下降法在大规模样本中的应用。此外，还探讨了牛顿法的优缺点、拟牛顿法和共轭梯度法，这些方法在降低计算复杂度和提高收敛效率方面的重要性。

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机器学习中常见的最优化算法

牛顿法与梯度下降法

1、从收敛速度

梯度下降法属于一阶收敛，牛顿法属于二阶收敛，牛顿法收敛速度更快。

梯度下降只考虑方向，牛顿法不仅考虑方向，还兼顾步子的大小

2、从几何上

梯度下降用一个平面拟合当前局部曲面

牛顿法用一个二次曲面拟合当前局部曲面

牛顿法选择的路径更符合真实路径


梯度下降法



1、批量梯度下降法<

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