差分进化是一种启发式方法，用于非线性、不可微的连续空间函数的全局优化。差分进化算法属于更广泛的进化计算算法家族。与其他流行的直接搜索方法（如遗传算法和进化策略）类似，差分进化算法从初始种群开始，[…]

本教程介绍了数据科学和自动化学习中的两个基本概念。一个是机器学习管道，第二个是其优化。这两个原则是实现任何基于机器学习的成功智能系统的关键。机器学习管道可以通过将涉及的步骤序列组合起来创建 […]

梯度下降是一种优化算法，它沿着目标函数的负梯度方向移动，以找到函数的最小值。梯度下降的一个限制是它对每个输入变量使用相同的步长（学习率）。这对于具有不同数量 […] 的目标函数可能是一个问题。

梯度下降是一种优化算法，它沿着目标函数的负梯度方向移动，以找到函数的最小值。梯度下降的一个限制是，所有输入变量都使用单一的步长（学习率）。像自适应移动估计（Adam）算法这样的梯度下降的扩展使用了 […]

梯度下降是一种优化算法，它沿着目标函数的负梯度方向移动，以找到函数的最小值。梯度下降的一个限制是，所有输入变量都使用单一的步长（学习率）。像自适应移动估计（Adam）算法这样的梯度下降的扩展使用了 […]

收敛是指过程的极限，在评估优化算法的预期性能时，它可以是一个有用的分析工具。在探索优化算法的学习动态以及使用优化算法训练的机器学习算法（例如深度学习神经网络）时，它也可以是一个有用的经验工具 […]

机器学习涉及使用算法从历史数据中学习和泛化，以便对新数据进行预测。这个问题可以描述为近似一个将输入示例映射到输出示例的函数。通过将问题构建为函数优化问题来解决函数近似问题。这就是[…]

函数优化是一个基础的研究领域，其技术几乎应用于所有量化领域。重要的是，函数优化几乎是所有机器学习算法和预测建模项目的核心。因此，理解函数优化是什么、该领域使用的术语以及构成 […] 的要素至关重要。

函数优化是一个研究领域，它寻找函数的输入，该输入导致函数的最大或最小输出。存在大量的优化算法，在简单且易于可视化的测试函数上研究和培养对优化算法的直觉很重要。一维函数接受 […]

线搜索是一种可以用于具有一个或多个变量的目标函数的优化算法。它提供了一种方法，通过使用搜索来从已知点定位每个维度上的最佳步长，从而在多变量目标函数上使用一元优化算法（如二分搜索） […]