整体对比是参考的这篇文章
https://www.cnblogs.com/lyr2015/p/9010532.html
但是扩展了牛顿迭代法
https://blog.csdn.net/ccnt_2012/article/details/81837154
牛顿迭代法的收敛条件就是 海森矩阵要存在
牛顿迭代法的思想就是找函数得极值点，用切线来逼近曲线
当切线为0时，即f'(x)=0,导数为0 有极值点
梯度下降则是沿着梯度的方向，函数值下降得最快，本质是贪心算法，
求每次迭代时的最优情况
整体对比是参考的这篇文章https://www.cnblogs.com/lyr2015/p/9010532.htm...
梯度下降和牛顿法的推导均与泰勒公式有关，所以先介绍泰勒展开公式：基本形式： 上面这个迭代形式将应用到下面的梯度下降...
Logistic函数 可用牛顿迭代法/梯度下降法求解。随机梯度下降法：一次仅用一个样本点（的回归误差）来更新回归系...
梯度下降，共轭梯度法；牛顿法，拟牛顿法；信赖域方法，罚函数法。
前言 同梯度下降法一样，牛顿法和拟牛顿法也是求解无约束最优化问题的常用方法。牛顿法本身属于迭代算法，每一步需要求解...
这里主要讨论梯度下降法和牛顿法的原理 1.梯度下降法 形式：，其中为损失函数，为模型参数 下面将推导这一形式的由来...
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梯度上升与梯度下降 - HIT-security - 博客园 不管梯度下降还是梯度上升，随着迭代的进行，梯度都是在...
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转自Poll 的笔记 阅读目录 梯度下降法（Gradient Descent） 牛顿法和拟牛顿法（Newton's...
本文标题：牛顿迭代和梯度下降
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