超强总结！优化算法！

文章预览

大家好，我是花哥。  机器学习中的优化算法是用于调整模型参数以最小化损失函数的过程，以提高模型的预测性能。接下来我们来聊聊这些优化算法的原理及使用经验！ 1. 梯度下降法及其变体： 梯度下降法： 原理 ：通过计算损失函数对模型参数的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数，以减少损失。 优点 ：原理简单，易于实现。 缺点 ：收敛速度慢，对参数初始化敏感。 变体： 批量梯度下降（Batch GD） ：使用整个数据集计算梯度，计算量大，但收敛速度较稳定。 随机梯度下降（SGD） ：使用单个或少量数据点计算梯度，计算量小，收敛速度快，但可能振荡。 小批量梯度下降（Mini-batch GD） ：结合了批量GD和SGD的优点，使用小批量数据计算梯度。 2. 随机优化算法： 常见算法： 遗传算法（GA） 模拟退火（SA） 粒子群优化（PSO） 这些算法通过模拟 ………………………………