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：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： 机器学习简介，单变量线性回归 梯度下降法 多变量线性回归 梯度下降法 那么梯度下降法 和 最小二乘法的区别呢，其实二者主要在求解找到最优解时存在一些区别。 二者区别： 最小二乘法： 一次计算即可得到最优解 全局最优解 ，但极小值为全局 ...
2020-06-23 16:06 0 816 推荐指数：
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