机器学习中有多种优化算法，每种算法都有其特定的应用场景和优势。以下是一些常见的优化算法：

梯度下降法（Gradient Descent, GD）

批量梯度下降（Batch Gradient Descent）：每次迭代使用全部数据计算梯度，然后更新参数。

随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：每次迭代只使用一个样本来估计梯度，并更新参数。

小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）：每次迭代使用一小部分样本（例如32、64或128个样本）来计算梯度，然后更新参数。

动量法（Momentum）

通过累积历史梯度信息来加速训练，具有“惯性”效果，可以加速收敛并减少震荡。

自适应学习率方法

AdaGrad：根据参数的历史梯度信息动态调整学习率。

RMSProp：是AdaGrad的改进版，使用指数加权移动平均来调整学习率。

Adam：结合了动量法和RMSProp的优点，具有自适应学习率和动量的特点。

正则化方法

L1正则化：通过在损失函数中添加参数绝对值之和来防止过拟合。

L2正则化：通过在损失函数中添加参数平方和来防止过拟合。

共轭梯度法（Conjugate Gradient）

用于解决二次优化问题，通过迭代找到一组共轭方向，逐步逼近最优解。

牛顿法（Newton's Method）

利用二阶导数信息来加速优化过程，通常用于求解凸二次函数的最小值。

拟牛顿法（Quasi-Newton Methods）

如BFGS方法，通过迭代更新Hessian矩阵的近似，用于求解非线性最小化问题。

遗传算法（Genetic Algorithm）

模拟自然选择和遗传机制，通过交叉和变异操作来搜索最优参数。

其他优化算法

L-BFGS（Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno）：一种用于非线性优化的迭代方法，适用于大规模问题。

AdaDelta：一种自适应学习率算法，通过指数加权移动平均来调整学习率。

选择合适的优化算法取决于具体问题的性质、数据集的大小和模型的复杂性。在实际应用中，可能需要通过实验和调参来找到最适合的优化方法。