最小二乘法和梯度下降的区别
在机器学习中，常看到线性回归有 最小二乘法 和 梯度下降法。 线性回归——最小二乘法 参见之前的博客：线性回归——最小二乘法小结 线性回归——梯度下降法 参见之前的两个博客： 1) 机器学习简介，单变量线性回归——梯度下降法 2) 多变量线性回归——梯度下降法 那么梯度下降 ...
原文：最小二乘法与梯度下降的区别
广义上的最小二乘法 最小二乘准则：是一种目标：基于均方误差最小化来进行模型求解。 狭义上的最小二乘法 最小二乘算法：正规方程 Normal Equation ，线性假设下的一种有闭式解的参数求解方法，最终结果为全局最优 梯度下降 是假设条件更为广泛无约束的，一种通过迭代更新来逐步进行的参数优化方法。针对凸问题可以得到全局最优解。而对于非凸问题可能会陷入到局部最优解 总结 线性最小二乘求解可以使用 ...
2018-03-07 00:08 0 1868 推荐指数：
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