2回答

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  慕前端1296039

  2020-10-06 14:02:23

  首先，我们所求的答案并不一定是最优答案（最值），而通常是相对最优答案（极值）。拿周志华机器学习中的例子来说，当你站在山坡的某个位置时，只看你当前位置朝哪个方向走下山最快（即求导的过程），然后朝那个方向迈出一步（即更新权重的过程），之后继续看朝哪个方向走下山最快，再继续迈出一步（反复迭代）。也许，你会走到真正的山底（最值），也许你遇到某个坑就停下了（极值）。而针对极值，如果想要跳出，就涉及后面的优化算法了。

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  会飞的小毛驴

  2017-07-03 08:18:24

  它本质上用到的是梯度迭代算法。你可以去看看周志华的机器学习

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