常用的模型学习的最优化算法有？
A: 改进的迭代尺度法
B: 梯度下降法
C: 牛顿法
D: 拟牛顿法
A: 改进的迭代尺度法
B: 梯度下降法
C: 牛顿法
D: 拟牛顿法
举一反三
- 关于模型的迭代优化算法下面说法错误的是: A: 当很难直接求解目标函数的极值点时,可以通过迭代逼近的方式确定参数最优解 B: 梯度下降法的参数更新搜索方向是负梯度方向 C: 梯度下降法搜索的是目标函数极小值点,因此求目标函数的极大值点不能使用梯度下降法 D: 牛顿迭代法的收敛速度很快但搜索方向构造困难,拟牛顿法是牛顿法的改进
- 下列优化方法属于直接法的是( ) A: 牛顿法 B: 黄金分割法 C: 梯度法 D: 变尺度法
- 以下属于决策树学习常用的算法有（） A: 3 B: 45 C: RT D: 拟牛顿法
- 无约束非线性规划直接求解算法包括（） A: 梯度法 B: DFP变尺度法 C: 牛顿法 D: 方向加速法
- 以下列举的（）为多维优化方法。 A: 梯度法 B: 分数法 C: 牛顿法 D: 变尺度法 E: 二次插值法