最小二乘法和梯度下降的區別
在機器學習中，常看到線性回歸有 最小二乘法 和 梯度下降法。 線性回歸——最小二乘法 參見之前的博客：線性回歸——最小二乘法小結 線性回歸——梯度下降法 參見之前的兩個博客： 1) 機器學習簡介，單變量線性回歸——梯度下降法 2) 多變量線性回歸——梯度下降法 那么梯度下降 ...
原文：最小二乘法與梯度下降的區別
廣義上的最小二乘法 最小二乘准則：是一種目標：基於均方誤差最小化來進行模型求解。 狹義上的最小二乘法 最小二乘算法：正規方程 Normal Equation ，線性假設下的一種有閉式解的參數求解方法，最終結果為全局最優 梯度下降 是假設條件更為廣泛無約束的，一種通過迭代更新來逐步進行的參數優化方法。針對凸問題可以得到全局最優解。而對於非凸問題可能會陷入到局部最優解 總結 線性最小二乘求解可以使用 ...
2018-03-07 00:08 0 1868 推薦指數：
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