最优化问题

  1. 最优化就是函数的极大值或者极小值
    这个函数一般是损失函数loss function，极大值和极小值一般可以转化，只要加负号就可以了
    局部极小值，邻域内，此函数的值最小
  2. 迭代求解的原因
    求极值点，一般求得导数等于零或者梯度等于零，就是疑似的极值点，找到疑似的极值，及驻点
    对于一些函数很难通过求导数求得极值点，只能一步一步的迭代，说白了就是一个值一个值的试。
    梯度下降发：找一个初始值
    牛顿法
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