牛顿法是一阶还是二阶，为什么很少用

1、牛顿法本身是一阶算法，本质是求根算法。但如果用来求最优解（极值点），这时就要求导数为0的跟，就需要求二阶导数，就变成了二阶算法。

求根：

求极值点：

牛顿法-维基百科

牛顿法到底是一阶优化算法还是二阶优化算法？

2、为什么在机器学习优化问题中很少用牛顿法？

因为牛顿法求极值需要求Hessian矩阵及其逆矩阵，计算量比较大

为什么机器学习中的优化问题很少用到牛顿法？

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