逻辑回归算法中有哪些常用的优化算法?

我对逻辑回归算法进行了研究,但发现优化算法有很多种,常用的包括:梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法等。梯度下降法是简单、易于理解的算法,但需要选择合适的学习率,容易陷入局部极小值。牛顿法是一种二阶优化算法,收敛速度较快,但需要计算海森矩阵,计算量大。共轭梯度法是一种迭代算法,能够处理大规模数据,收敛速度较快,但需要满足一些条件。如何选择适合的优化算法,需要结合具体问题和数据特征综合考虑。

提问时间:2023-05-31 17:35:01 编辑时间:2023-05-31 17:35:03 提问者: Sunflower_Smile
  • 藏在心底的梦
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    常用的优化算法包括梯度下降法、牛顿法和共轭梯度法等。梯度下降法简单易懂,但容易陷入局部最优解;牛顿法收敛速度快,但需要计算海森矩阵,计算量大;共轭梯度法则适用于大规模数据,但需要满足一些条件。选择适合的优化算法需要结合具体问题和数据特征考虑。

    回答时间:2023-05-31 17:35:06