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前面的拟牛顿法、DFP、BFGS、L-BFGS算法简短总结一下就是：
牛顿法不仅使用了梯度还使用了梯度下降的趋势，所以能加速下降；DFP和BFGS为了弥补牛顿法的不足（海森矩阵必须可逆），它们使用迭代法分别近似海森矩阵的逆和它自身；L-BFGS是为了减小内存开支，用向量代替矩阵（其中用到近似）
注意：这里的算法2.4暂时还不知道如何设计出来的，不过可以取一个较小的m值，一步一步体会一下作者的思路。