✨梯度下降法和牛顿法的总结与比较✨

📚在机器学习领域，优化算法是模型训练的核心。其中，梯度下降法（Gradient Descent）和牛顿法（Newton's Method）是最常用的两种方法。.Gradient Descent通过计算损失函数的梯度来更新参数，逐步逼近最优解。它的优点在于简单易实现，但缺点是对学习率敏感，容易陷入局部极值。相比之下，Newton's Method结合了二阶导数信息，能更精准地找到最优解，收敛速度更快。然而，它对Hessian矩阵求逆运算复杂度高，在大规模数据集上效率较低。

📈两者的适用场景不同：Gradient Descent适合处理大规模稀疏数据；而Newton's Method更适合小规模且数据分布明确的问题。因此，在实际应用中，可以根据问题规模及需求选择合适的算法。两者各有千秋，共同推动了机器学习的发展。💡

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