在机器学习中，优化算法是核心部分，它决定了模型训练的效果和效率。以下是一些常见的机器学习优化算法：
1. 随机梯度下降（SGD）
随机梯度下降是一种简单而有效的优化算法，适用于大多数机器学习问题。它通过迭代更新模型参数，以最小化损失函数。
2. 梯度下降法
梯度下降法是随机梯度下降的一种特殊情况，每次迭代只使用一个样本的梯度信息来更新模型参数。
3. 牛顿法
牛顿法是一种基于二次导数的优化算法，它通过计算函数的梯度值和Hessian矩阵来更新模型参数。
4. 共轭梯度法
共轭梯度法是一种适用于大规模优化问题的算法，它通过迭代更新模型参数，以最小化损失函数。
5. 非线性规划（NLP）
非线性规划是一种用于求解非线性优化问题的算法，它通过迭代更新模型参数，以最小化目标函数。
机器学习优化算法
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