最小二乘法與梯度下降的區別
1) 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。 2) 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 3) 梯度下降 是假設條件 ...
原文：梯度下降和最小二乘總結
梯度下降： ，批量梯度 BGD ，隨機梯度下降法 SGD ，小批量梯度下降法 MBGD 的區別 ，和最小二乘比較 ，梯度下降法需要選擇步長，而最小二乘法不需要。 ，梯度下降法是迭代求解，最小二乘法是計算解析解。 ，最小二乘僅適用數據量較小的情況下 ，和牛頓法比較 ，梯度下降法是梯度求解，而牛頓法 擬牛頓法是用二階的海森矩陣的逆矩陣或偽逆矩陣求解。 ，相對而言，使用牛頓法 擬牛頓法收斂更快。但是每次 ...
2019-02-22 09:49 0 627 推薦指數：
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