机器学习—牛顿法求极值和梯度下降解决回归问题
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上传者：易百纳用户01878
时间：2023-06-08 09:10:53
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牛顿法和梯度下降算法都是常用的优化算法，可以用于求解极值和回归问题。下面分别介绍一下这两种方法在机器学习中的应用：
1.牛顿法求极值：
牛顿法是一种迭代方法，用于求解函数的极值点。它利用函数的一阶导数和二阶导数信息来更新参数，并通过迭代逼近极值点。
2.梯度下降解决回归问题：
梯度下降是一种迭代优化算法，用于最小化损失函数或误差函数。在回归问题中，我们希望找到一组参数，使得模型预测值与真实值的差距最小化。
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