蒙特卡洛方法听起来很神秘，但它的核心思想你其实每天都在用：通过大量重复试验，用频率来估算概率。比如掷硬币，掷一万次会发现正面朝上接近一半。蒙特卡洛方法就是把这种“笨办法”扩展到了更
坐标下降法在稀疏学习中的循环与随机选择收敛性对比 坐标下降法是一种迭代优化算法，每次只更新目标函数中的一个坐标（变量），而固定其他坐标。在稀疏学习问题（例如Lasso回归）中，这种
Adam优化器的一阶矩二阶矩偏差修正与收敛性证明 Adam优化器结合了动量（一阶矩）和RMSProp（二阶矩）的优点，但在初始化时由于矩估计向零偏移，需要偏差修正。下面逐步推导修正
牛顿法的Hessian修正策略与信赖域dogleg方法 在优化问题中，我们常使用牛顿法来寻找函数的极小点。其核心思想是利用函数在当前点的二次模型（一个抛物面）来逼近原函数，并通过求
