在机器学习领域，优化算法是模型训练的核心。最常见的三大经典算法分别是梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法。这些算法帮助我们找到函数的最优解，让模型更高效地完成任务。

.Gradient Descent（梯度下降）是最基础也是最常用的优化方法之一。它通过不断调整参数来减少损失函数值，就像登山者一步步下山寻找最低点一样。💪

.Newton's Method（牛顿法）则更加高级，利用了二阶导数信息，使得收敛速度更快。不过计算过程中需要求解海森矩阵的逆，这增加了复杂性。🧐

.Quasi-Newton Methods（拟牛顿法）是对牛顿法的一种改进，比如BFGS算法，它避免了直接计算海森矩阵，同时保持快速收敛的特点。📈

掌握好这些算法，不仅能提升你的编程能力，还能让你的模型表现更出色哦！🚀