机器学习中的最优化算法（全面总结）

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 导言 对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中，小编将对机器学习中所使用的优化算法做一个全面的总结，并理清它们直接的脉络关系，帮你从全局的高度来理解这一部分知识。   机器学习要求解的数学模型 几乎所有的机器学习算法最后都归结为求一个目标函数的极值，即最优化问题，例如对于有监督学习，我们要找到一个最佳的映射函数f (x)，使得对训练样本的损失函数最小化（最小化经验风险或结构风险）： 在这里，N为训练样本数，L是对单个样本的损失函数，w是要求解的模型参数，是映射函数的参数，xi为 ………………………………