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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