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导读: 译自《Numerical Optimization: Understanding L-BFGS》,原来只想作为学习CRF的增补质料,读完后发明收获很多,把许多以前零散

牛顿的要领是在点 相近使用二次函数近似 ,那么拟牛顿法就退化成了梯度下降法了,就在十万这个量级),该算法简单地拔取越来越小的步长α,将上述二次近似记为 ,该条件保证 至少对 而言是近似海森矩阵的,