机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering 算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。
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(1) 牛顿法
(2) 拟牛顿条件
(3) DFP 算法
(4) BFGS 算法
(5) L-BFGS 算法
作者: peghoty
出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896619
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牛顿法与拟牛顿法学习笔记（二）拟牛顿条件,布布扣,bubuko.com
原文：http://www.cnblogs.com/focus-ml/p/3763942.html
