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因为牛顿下降法是用二次曲面去拟合当前的局部曲面,而梯度下降法是用平面去拟合当前的局部曲面,一般用二次曲面拟合的更好,所以一般牛顿算法收敛快。 关于以上的说法中,梯度下降法是用平面去拟合当前的局部曲面。梯度 f’(x)的方向是函数变大的方向。这里需要解释一下,对于一维情况而言,梯度方向只有正方向和负方向。
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