什么是R语言中的牛顿优化方法？

我想了解一下在R语言中，牛顿优化方法是如何实现的？我知道在机器学习中，牛顿方法是一种优化算法，可以用于求解无约束最优化问题，并具有更快的收敛速度和更高的准确性。但是我对于如何在R语言中使用牛顿方法还不是很熟悉，请有经验的朋友给予一些指导和建议。谢谢！

提问时间：2023-06-30 11:57:40 编辑时间：2023-06-30 11:57:42 提问者： 风之子
  • Crystal_Beacon
    5

    R语言中的牛顿优化方法在优化问题时使用牛顿法迭代，求得目标函数的最优解。R中的牛顿优化方法可以使用内置函数“optim()”，其中method参数设置为“Newton”即可选用牛顿优化方法。需要注意的是，使用牛顿方法时需要保证目标函数二阶可微，否则会导致迭代不收敛或发生异常值。另外，牛顿方法对于初始值的选取非常敏感，需要合理选取初始值，以便获得最优的结果。

    回答时间：2023-06-30 11:57:45
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