A.只能用矩阵解法
B.只能用梯度下降法
C.梯度下降法是一种迭代求解方法
D.常见的解法有矩阵解法和梯度下降方法等。
求解变量数较多的无约束优化问题,采用下面的那种优化方法比较合适?()
A、最速下降法
B、阻尼牛顿法
C、变尺度法
D、Powell法
E、外点惩罚函数法
F、内点惩罚函数法
G、混合惩罚函数法
A.用线性规划或二次规划来逐渐逼近非线性规划的方法,Matlab软件用的就是这种方法,如SLP法、SQP法.
B.把约束优化问题转换为无约束优化问题来求解的方法.
C.对约束优化问题先不做转换,直接进行处理的分析方法.
D.将非线性最小二乘问题,通过变量代换转换为线性最小二乘问题求解的方法.
A、梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着三种不同的形式:批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)以及小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent)
B、批量梯度下降法是最原始的形式,它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新
C、随机梯度下降法不同于批量梯度下降,是每次迭代使用一个样本来对参数进行更新
D、小批量梯度下降法是对批量梯度下降以及随机梯度下降的一个折中办法。更新参数时使用一部分训练样本。一般将训练样本集分成若干个batch,每个batch包含m个样本。每次更新都利用一个batch的数据,而非整个训练集
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