在數據分析過程中，我們會用到各種各樣的數據模型。但有些模型并不是完美的，存在者各種各樣的缺點，置之不理很可能會影響最終的數據分析結果。這也就意味著，我們需要讓模型最優化。通過模型優化，訓練出更好的模型，更好的進行數據分析。下面，小編簡單整理了幾種常用的模型優化方法，希望對大家有所幫助。

1. 梯度下降法(Gradient Descent)

梯度下降法——最早的、最容易，同時也是最長用到的模型優化方法。

梯度下降法實現很容易，在目標函數為凸函數的情況下，梯度下降法的解就是全局解。通常來說，其解是全局最優解這一點并不能保證，而且梯度下降法，它的速度也并不是最快的。梯度下降法的優化思想為：把當前位置負梯度的方向當做搜索方向，這是該這一方向是當前位置的最快下降方向，所以又有”最速下降法“的叫法。梯度下降法越是接近目標值，其步長就會越小，前進也會越慢。

2. 牛頓法和擬牛頓法

a.牛頓法(Newton's method)

牛頓法其實是一種在實數域和復數域上，近似求解方程的方法。此方法使用f (x)函數的泰勒級數里的前面幾項來找尋方程f (x) = 0的根。收斂速度快是此方法最大的特點。

因為牛頓法是確定下一次的位置依靠的是當前位置的切線，所以又有"切線法"這一很形象的名稱。

b.擬牛頓法(Quasi-Newton Methods)

擬牛頓法可以說是非線性優化問題求解最常用的、最有效的方法了。擬牛頓法是20世紀50年代，由美國Argonne國家實驗室的物理學家W.C.Davidon提出的·，這一算法在當時的時代，無疑是非線性優化領域最具有創造性的發明之一了。

擬牛頓法的本質思想為：對牛頓法每次需要求解復雜的Hessian矩陣的逆矩陣這一缺陷進行改善。擬牛頓法使用正定矩陣來近似Hessian矩陣的逆，這樣在很大程度上減小了運算的復雜度。擬牛頓法與梯度下降法相同，只對每一步迭代時知道目標函數的梯度有要求。通過測量梯度的變化，構造出一個目標函數的模型，并使之足以產生超線性收斂性。而且相比牛頓法，擬牛頓法并不需要二階導數的信息，所以有時反而比牛頓法更有效。

3. 共軛梯度法(Conjugate Gradient)

共軛梯度法是介于梯度下降法與牛頓法之間的一個模型優化方法，只需要利用一階導數信息，但卻改善了梯度下降法收斂速度慢這一缺陷，同時又克服了，牛頓法需要存儲和計算Hesse矩陣，并求逆的缺點。共軛梯度法既能解決大型線性方程組問題，又是解大型非線性最優化最有用的算法之一。因為共軛梯度法具有所需存儲量小，步收斂性，高穩定性，不需要任何外來參數的優點，在各種模型優化方法中，是極為重要的一種。

4. 啟發式優化方法

啟發式優化方法指的是：人在解決問題時，所采取的一種根據經驗規則進行發現的方法。這一方法特點是，當解決問題時,可以利用過去的經驗,選擇行之有效的方法，而并不是以系統的、確定的步驟去找尋答案。啟發式優化方法有很多種類，其中最為經典的有：模擬退火方法、遺傳算法、蟻群算法以及粒子群算法等等。