机器学习中的数学

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文件名称：机器学习中的数学
文件大小：1.78MB
文件格式：DOC
更新时间：2021-06-24 11:47:11
AI 介绍了机器中的数学知识，假设函数 是 上具有二阶连续偏导数的函数，考虑无约束优化问题： 表示目标函数的极小点。解无约束优化问题一般常用迭代算法，常用的迭代算法有梯度下降法，牛顿法和拟牛顿法。迭代公式为: 其中称为搜索方向，称为步长，为第k次迭代后x的值。不同的迭代算法的区别主要在搜索方向的确定上，而如何确定步长是另一个问题，这里不打算介绍。 假设函数 是 上具有二阶连续偏导数的函数，考虑无约束优化问题： 表示目标函数的极小点。解无约束优化问题一般常用迭代算法，常用的迭代算法有梯度下降法，牛顿法和拟牛顿法。迭代公式为: 其中称为搜索方向，称为步长，为第k次迭代后x的值。不同的迭代算法的区别主要在搜索方向的确定上，而如何确定步长是另一个问题，这里不打算介绍。 假设函数 是 上具有二阶连续偏导数的函数，考虑无约束优化问题： 表示目标函数的极小点。解无约束优化问题一般常用迭代算法，常用的迭代算法有梯度下降法，牛顿法和拟牛顿法。迭代公式为: 其中称为搜索方向，称为步长，为第k次迭代后x的值。不同的迭代算法的区别主要在搜索方向的确定上，而如何确定步长是另一个问题，这里不打算介绍。 假设函数 是 上具有二阶连续偏导数的函数，考虑无约束优化问题： 表示目标函数的极小点。解无约束优化问题一般常用迭代算法，常用的迭代算法有梯度下降法，牛顿法和拟牛顿法。迭代公式为: 其中称为搜索方向，称为步长，为第k次迭代后x的值。不同的迭代算法的区别主要在搜索方向的确定上，而如何确定步长是另一个问题，这里不打算介绍。