机器学习优化算法有哪些不同的分类？在一些地方提到，优化算法主要分为两大类 –
一阶优化算法和二阶优化算法有些人还将其主要分类为 –
凸优化和非凸优化而其他人则将其视为 –
有约束优化和无约束优化经过这些分类后，我似乎无法理解哪些属于哪些类别，请指导我是否存在相应的分类树，如果有的话。
回答：
你无法用你提供的类别构建一棵树。
一阶优化算法和二阶优化算法区分算法是根据它们在优化方法中是否仅使用一阶导数。这是算法本身的一个特性。
凸优化和非凸优化区分优化目标是寻找凸函数还是非凸函数的最小值。因此，这是被优化的问题函数的一个特性。一般来说，优化凸函数比优化非凸函数更容易。
有约束优化和无约束优化仅说明你试图优化的函数参数是否有任何约束。这是你试图解决的问题的一个特性。一般来说，有约束的问题比无约束的问题更容易解决。
这些分类并非互斥。例如，你可以尝试使用一阶优化算法来最小化一个无约束的非凸函数。你也可以考虑有约束的非凸函数，并尝试使用二阶算法来最小化它。
