在机器学习领域，优化技术是至关重要的。以下是一些关于优化技术的教程，帮助您更好地理解和应用这些技术。
教程列表
梯度下降法
梯度下降法是一种基本的优化算法，用于寻找函数的最小值。它通过迭代更新参数，使得目标函数值逐渐减小。
- 公式：
θ = θ - α * ∇f(θ) - 参数：
α是学习率，∇f(θ)是目标函数的梯度。
梯度下降法示例
牛顿法
牛顿法是一种更高级的优化算法，它使用目标函数的二次导数来加速收敛速度。
- 公式：
θ = θ - α * H⁻¹ * ∇f(θ) - 参数：
α是学习率，H是Hessian矩阵。
拟牛顿法
拟牛顿法是一种在非凸优化问题中常用的算法，它通过近似Hessian矩阵来加速收敛。
- 公式：
θ = θ - α * B⁻¹ * ∇f(θ) - 参数：
α是学习率，B是拟牛顿矩阵。
共轭梯度法
共轭梯度法是一种用于求解大规模线性方程组的算法，它通过寻找共轭方向来减少迭代次数。
- 公式：
d_k = -∇f(θ_k) + β_k * d_{k-1} - 参数：
β_k是一个参数，用于计算共轭方向。
更多关于优化技术的深入内容，您可以访问我们的机器学习课程页面。