一、牛顿法概述
除了前面说的梯度下降法，牛顿法也是机器学习中用的比较多的一种优化算法。牛顿法的基本思想是利用迭代点
讯享网处的一阶导数(梯度)和二阶导数(Hessen矩阵)对目标函数进行二次函数近似，然后把二次模型的极小点作为新的迭代点，并不断重复这一过程，直至求得满足精度的近似极小值。牛顿法的速度相当快，而且能高度逼近最优值。牛顿法分为基本的牛顿法和全局牛顿法。
2025年优化算法——牛顿法(Newton Method)
优化算法——牛顿法(Newton Method)一 牛顿法概述 除了前面说的梯度下降法 牛顿法也是机器学习中用的比较多的一种优化算法 牛顿法的基本思想是利用迭代点 处的一阶导数 梯度 和二阶导数 Hessen 矩阵 对目标函数进行二次函数近似 然后把二次模型的极小点作为新的迭代点 并不断重复这一过程 直至求得满足精度的近似极小值 牛顿法的速度相当快
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讯享网处的一阶导数(梯度)和二阶导数(Hessen矩阵)对目标函数进行二次函数近似，然后把二次模型的极小点作为新的迭代点，并不断重复这一过程，直至求得满足精度的近似极小值。牛顿法的速度相当快，而且能高度逼近最优值。牛顿法分为基本的牛顿法和全局牛顿法。
讯享网处的一阶导数(梯度)和二阶导数(Hessen矩阵)对目标函数进行二次函数近似，然后把二次模型的极小点作为新的迭代点，并不断重复这一过程，直至求得满足精度的近似极小值。牛顿法的速度相当快，而且能高度逼近最优值。牛顿法分为基本的牛顿法和全局牛顿法。
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