最优化问题基本模型、算法基本思想优势不足
最常用的最优化算法有梯度下降、牛顿法、拟牛顿法和共轭梯度法。梯度下降法：梯度下降法是一种迭代优化算法，它利用梯度信息搜索最优解，可以快速求解出最优解，但有时会得到局部最优解。牛顿法：牛顿法是用于求解函数的极值，它利用了函数的梯度和海森矩阵来计算最优解。它的优势在于可以在更少的步数内获得更好的结果，但它也有局限性，如果数据点太多，牛顿法可能会得到局部最优解。拟牛顿法：拟牛顿法是一种以牛顿法为基础的优化方法，它可以解决牛顿法受到数据量限制的问题，能够获得接近牛顿法的性能。共轭梯度法：共轭梯度法是一种利用梯度和共轭梯度信息搜索最优解的优化方法，它可以有效地解决特别大的优化问题，但它也存在局限性，它不能保证收敛到全局最优解。
