常见优化算法分类
在机器学习领域，算法优化是提升模型性能的核心环节。以下是几种典型优化方法及对应示意图：
梯度下降
- 原理：通过计算损失函数梯度逐步调整参数
- 适用场景：线性回归、神经网络训练
- 📌 图片：Gradient_Descent
随机森林
- 特点：集成多棵决策树并通过投票机制优化预测
- 优势：抗过拟合、支持高维数据
- 📌 图片：随机森林结构
支持向量机（SVM）
- 核心：通过最大化分类间隔实现优化
- 扩展阅读：SVM优化原理
遗传算法
- 灵感：模拟生物进化过程进行参数优化
- 应用：超参数调优、组合优化问题
- 📌 图片：遗传算法流程
优化技巧可视化
- 学习率调整：学习率衰减示意图
- 正则化技术：L1_L2正则化对比
- 并行计算：分布式训练架构
延伸学习路径
若需深入理解优化算法的数学推导，可参考：
机器学习数学基础
注：所有示意图均通过云图库生成，点击图片可查看高清版本