概述
简介：最近在看逻辑回归算法，在算法构建模型的过程中需要对参数进行求解，采用的方法有梯度下降法和无约束项优化算法。之前对无约束项优化算法并不是很了解，于是在学习逻辑回归之前，先对无约束项优化算法中经典的算法学习了一下。下面将无约束项优化算法的细节进行描述。为了尊重别人的劳动成果，本文的出处是：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453
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从这里我们可以看出：要想迭代出Xk+1，就只需要计算Dk+1即可。DFP算法是对Dk+1的一个近似计算的算法。BFGS算法是直接近似计算海森矩阵，用Bk+1表示。
最后
以上就是靓丽紫菜为你收集整理的无约束优化算法——牛顿法与拟牛顿法（DFP，BFGS，LBFGS）的全部内容，希望文章能够帮你解决无约束优化算法——牛顿法与拟牛顿法（DFP，BFGS，LBFGS）所遇到的程序开发问题。
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