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加計(jì)遞減（Additive Decrement）是一種算法，用于根據(jù)分配的值減少值。 加計(jì)遞減算法有許多老師，包括經(jīng)典的拉格朗日法（Lagrange），梯度下降法（Gradient Descent），Newton法（Newton's Method），牛頓法（Newton's Method），歐幾里德法（Euclidean），凸優(yōu)化法（Convex Optimization），格林法（Grünwalds）和高斯牛頓法（Gauss-Newton）等。 經(jīng)典的拉格朗日法（Lagrange）是一種函數(shù)的約束最優(yōu)化技術(shù)，它可以幫助求解許多包含一些約束的最優(yōu)化問題。它的一般步驟是首先利用拉格朗日函數(shù)將優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為最小值問題，然后將該最小值問題轉(zhuǎn)換為求解拉格朗日函數(shù)的多維導(dǎo)數(shù)等于零的最優(yōu)解的問題。 梯度下降法（Gradient Descent）是一種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它的目的是通過使用梯度來最小化每次迭代的誤差。梯度下降法通過不斷改變模型參數(shù)的值來求解最優(yōu)解，它的特點(diǎn)是參數(shù)更新的步長（也稱為學(xué)習(xí)率）是一個(gè)調(diào)節(jié)因子，影響擬合的精度和效率。 牛頓法（Newton's Method）是一種基于概率和回歸方法的最優(yōu)化算法。它主要通過迭代不斷求解梯度，以便求解最佳值。 歐幾里德法（Euclidean）是一種數(shù)學(xué)算法，用于求解空間幾何圖形的最優(yōu)的平行四邊形。它的步驟是首先確定距離最短的兩個(gè)點(diǎn)，然后確定最優(yōu)的直線，最后根據(jù)直線計(jì)算最優(yōu)的平行四邊形，以求解最優(yōu)解。 凸優(yōu)化法（Convex Optimization）是一種數(shù)學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它可以在相同的約束條件下最大化或最小化函數(shù)。凸優(yōu)化法適用于各種凸、凹以及多曲線函數(shù)，通過使用各種算法，如梯度下降法、牛頓法、歐幾里德法等，可以找到最優(yōu)解。 格林法（Grünwald's Method）是一種易于應(yīng)用的最優(yōu)化算法，它的特點(diǎn)是專注于求解復(fù)雜的凸優(yōu)化問題，在實(shí)際應(yīng)用中可以非常有效。它的應(yīng)用也很廣泛，可以應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、優(yōu)化計(jì)算、最優(yōu)化建模等領(lǐng)域。 高斯牛頓法（Gauss-Newton）是一種迭代算法，它可以用來求解非線性最小二乘問題。該算法主要通過改進(jìn)牛頓法，將其參數(shù)的最小二乘問題最小化，從而可以更有效地求解復(fù)雜的問題。 拓展：目前，還有許多專注于最優(yōu)化方面的算法，如二次梯度下降法（Quadratic Gradient Descent），共軛梯度法（Conjugate Gradient），組合梯度法（Combinatorial Gradient），SVM（Support Vector Machine），遺傳算法（Genetic Algorithm），模擬退火法（Simulated Annealing），Adam優(yōu)化算法（Adam Optimization Algorithm），Adagrad優(yōu)化算法（Adagrad Optimization Algorithm），Adadelta優(yōu)化算法（Adadelta Optimization Algorithm），RMSprop優(yōu)化算法（RMSprop Optimization Algorithm），反向傳播（Back Propagation）等。