拟牛顿迭代法是相对比较新的一种方法

资 源 简 介

拟牛顿迭代法是相对比较新的一种方法，克服牛顿迭代需要求导数和求逆的缺点.

详 情 说 明

拟牛顿迭代法是一种相对较新的数值优化方法，在牛顿迭代法需要求导和求逆的缺点基础上，引入了拟牛顿矩阵来近似牛顿矩阵，从而避免了求导和求逆的问题。它不仅可以优化非线性函数，还可以用于求解无约束优化问题和约束优化问题。此外，它还可以用于机器学习中的参数优化，如神经网络的反向传播算法。因此，拟牛顿迭代法在数值优化和机器学习领域都有广泛的应用。