人工智能与机器学习优化算法教程

以下是关于人工智能与机器学习优化算法的一些基础教程和资源。

常见优化算法

1. 梯度下降法

   • 梯度下降法是机器学习中一种常用的优化算法，用于寻找函数的最小值。
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     Gradient Descent

2. 随机梯度下降法（SGD）

   • 随机梯度下降法是梯度下降法的一种变体，通过随机选择样本进行梯度更新。
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     Stochastic Gradient Descent

3. 牛顿法

   • 牛顿法是一种基于函数二阶导数的优化算法，用于寻找函数的极值点。
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     Newton's Method

4. 共轭梯度法

   • 共轭梯度法是一种用于求解线性方程组的优化算法，常用于大规模优化问题。
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     Conjugate Gradient Method

更多资源

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