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：线性回归（最小二乘法和梯度下降）
一 定义与公式 线性回归 Linear regression 是一种线性模型，利用回归方程 函数 对一个或多个自变量 特征值 和因变量 目标值 之间关系进行建模的一种分析方式。 具体来说，利用线性回归模型，可以从一组输入变量x的线性组合中，计算输出变量y。 只有一个自变量的情况称为单变量回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归 那么怎么理解呢 我们来看几个例子 期末成绩： . 考试成绩 . 平时成绩 ...
2021-11-16 15:04 0 102 推荐指数：
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