位移法:快速寻找最优参数,优化你的机器学习模型
位移法是一种迭代算法,它通过以下步骤来寻找最优解:
1. 初始化模型的参数。
2. 计算模型在当前参数下的性能。
3. 选择一个移动方向。
4. 沿移动方向移动模型的参数。
5. 重复步骤2-4,直到找到最优解。
位移法有几个优点:
位移法也有几个缺点:
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