'nelder mead'是一种优化算法,也被称为单纯形法(Nelder-Mead simplex algorithm)。它是一种无梯度优化算法,适用于目标函数无法求导或求导困难的情况下进行优化。
'nelder mead'算法通过构建一个单纯形(simplex)来逼近目标函数的最小值或最大值。单纯形是一个多维空间中的凸多面体,可以理解为一个由顶点、边和面组成的几何体。算法通过不断调整单纯形的顶点位置来搜索最优解。
优势:
应用场景:
'nelder mead'算法适用于各种优化问题,特别是在目标函数无法求导或求导困难的情况下。例如,在机器学习中,可以使用'nelder mead'算法来优化模型的超参数;在工程设计中,可以使用该算法来优化设计参数;在金融领域,可以使用该算法来优化投资组合等。
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