最小二乘法与梯度下降的区别
1) 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。 2) 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 3) 梯度下降 是假设条件 ...
原文：梯度下降和最小二乘总结
梯度下降： ，批量梯度 BGD ，随机梯度下降法 SGD ，小批量梯度下降法 MBGD 的区别 ，和最小二乘比较 ，梯度下降法需要选择步长，而最小二乘法不需要。 ，梯度下降法是迭代求解，最小二乘法是计算解析解。 ，最小二乘仅适用数据量较小的情况下 ，和牛顿法比较 ，梯度下降法是梯度求解，而牛顿法 拟牛顿法是用二阶的海森矩阵的逆矩阵或伪逆矩阵求解。 ，相对而言，使用牛顿法 拟牛顿法收敛更快。但是每次 ...
2019-02-22 09:49 0 627 推荐指数：
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