最优化问题中,牛顿法为什么比梯度下降法求解需要的迭代次数更少? 不过牛顿法对初值的要求更为严格,很容易得到局部极小值
如何进行数据优化,在我国,数据分析行业为新兴行业,企业对于人才的需求量非常大,所以就业前景非常好,许多政府机构和企事业单位也有这方面的需求,所以大数据分析师是。
最优化问题中,牛顿法为什么比梯度下降法求解需要的迭代次数更少? 经常看到资料上这么写,谁能给出详细点的解释,比如在几何方面上的解释
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