參數最佳化

參數最佳化是數學優化或統計學中的一個過程，其目標是找到一個函數（稱為目標函數或成本函數）的最大值或最小值。這個過程通常涉及調整一個或多個參數，以便最小化成本函數的值。

在機器學習中，參數最佳化是一個非常重要的步驟，因為它涉及到調整模型的參數，以便模型能夠更好地擬合數據。例如，在線性回歸中，我們需要調整模型的權重和偏差，以便最小化誤差函數的值。

參數最佳化可以分為兩種類型：批量最佳化和線性最佳化。批量最佳化是指在整個數據集上運行最佳化算法，而線性最佳化是指在一個小批量數據上運行最佳化算法。線性最佳化通常比批量最佳化更快，因為它需要的計算量更少。

最常用的參數最佳化算法包括梯度下降、隨機梯度下降和動態規劃。梯度下降算法通過調整參數的值來最小化成本函數的值，而隨機梯度下降則通過在一個小批量數據上運行梯度下降算法來加速最佳化過程。動態規劃則通過存儲已經解決的問題的答案來加速最佳化過程。