这几种常用的模型优化方法，你需要掌握

在数据分析过程中，我们会用到各种各样的数据模型。但有些模型并不是完美的，存在者各种各样的缺点，置之不理很可能会影响最终的数据分析结果。这也就意味着，我们需要让模型最优化。通过模型优化，训练出更好的模型，更好的进行数据分析。下面，小编简单整理了几种常用的模型优化方法，希望对大家有所帮助。

1. 梯度下降法(Gradient Descent)

梯度下降法——最早的、最容易，同时也是最长用到的模型优化方法。

梯度下降法实现很容易，在目标函数为凸函数的情况下，梯度下降法的解就是全局解。通常来说，其解是全局最优解这一点并不能保证，而且梯度下降法，它的速度也并不是最快的。梯度下降法的优化思想为：把当前位置负梯度的方向当做搜索方向，这是该这一方向是当前位置的最快下降方向，所以又有”最速下降法“的叫法。梯度下降法越是接近目标值，其步长就会越小，前进也会越慢。

2. 牛顿法和拟牛顿法

a.牛顿法(Newton's method)

牛顿法其实是一种在实数域和复数域上，近似求解方程的方法。此方法使用f (x)函数的泰勒级数里的前面几项来找寻方程f (x) = 0的根。收敛速度快是此方法最大的特点。

因为牛顿法是确定下一次的位置依靠的是当前位置的切线，所以又有"切线法"这一很形象的名称。

b.拟牛顿法(Quasi-Newton Methods)

拟牛顿法可以说是非线性优化问题求解最常用的、最有效的方法了。拟牛顿法是20世纪50年代，由美国Argonne国家实验室的物理学家W.C.Davidon提出的·，这一算法在当时的时代，无疑是非线性优化领域最具有创造性的发明之一了。

拟牛顿法的本质思想为：对牛顿法每次需要求解复杂的Hessian矩阵的逆矩阵这一缺陷进行改善。拟牛顿法使用正定矩阵来近似Hessian矩阵的逆，这样在很大程度上减小了运算的复杂度。拟牛顿法与梯度下降法相同，只对每一步迭代时知道目标函数的梯度有要求。通过测量梯度的变化，构造出一个目标函数的模型，并使之足以产生超线性收敛性。而且相比牛顿法，拟牛顿法并不需要二阶导数的信息，所以有时反而比牛顿法更有效。

3. 共轭梯度法(Conjugate Gradient)

共轭梯度法是介于梯度下降法与牛顿法之间的一个模型优化方法，只需要利用一阶导数信息，但却改善了梯度下降法收敛速度慢这一缺陷，同时又克服了，牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵，并求逆的缺点。共轭梯度法既能解决大型线性方程组问题，又是解大型非线性最优化最有用的算法之一。因为共轭梯度法具有所需存储量小，步收敛性，高稳定性，不需要任何外来参数的优点，在各种模型优化方法中，是极为重要的一种。

4. 启发式优化方法

启发式优化方法指的是：人在解决问题时，所采取的一种根据经验规则进行发现的方法。这一方法特点是，当解决问题时,可以利用过去的经验,选择行之有效的方法，而并不是以系统的、确定的步骤去找寻答案。启发式优化方法有很多种类，其中最为经典的有：模拟退火方法、遗传算法、蚁群算法以及粒子群算法等等。