python常用优化算法

Python中有多种常见的优化算法，用于解决各种数学模型、机器学习和数据科学问题。这里列举几种常见的：

1. **梯度下降**（Gradient Descent）：最基础的优化算法之一，通过迭代调整模型参数以最小化损失函数。

2. **牛顿法（Newton's Method）**：基于二阶导数信息，更快地找到局部最优解，常用于求解多元函数的极值点。

3. **拟牛顿法**（Quasi-Newton Methods），如BFGS（Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno）：不需要计算Hessian矩阵，但需要存储历史梯度信息，适合大规模问题。

4. **遗传算法（Genetic Algorithm, GA）**：模拟自然选择过程，适用于解决全局优化问题，特别在搜索空间复杂时。

5. **粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）**：群体智能算法，模仿鸟群或鱼群的行为寻找最优解。

6. **梯度提升机（Gradient Boosting）**：集成方法，通过逐步添加弱分类器来构建强大的预测模型，常用于回归和分类问题。

7. **随机森林（Random Forest）**：利用并行性和决策树的特性减少过拟合，对特征选择有很强的优化能力。

8. **神经网络优化算法**：如Adam、RMSprop等自适应学习率优化算法，以及L-BFGS、Adagrad等，针对深度学习训练进行优化。

9. **希尔伯特插值搜索**：对于有序数组，通过特殊公式比线性搜索更高效。