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：最小二乘法 與 均方誤差的區別 （總結）
最小二乘法 與 均方誤差的區別 總結 一 總結 一句話總結： 基於均方誤差最小化來進行模型求解的方法稱為 最小二乘法 。 周志華 機器學習 最小二乘法作為損失函數：沒有除以總樣本數m 均方誤差 MSE ：除以總樣本數m 二 最小二乘法 與 均方誤差的區別 博客對應課程的視頻位置： 答案一： 最小二乘 LS 問題是這樣一類優化問題，目標函數是若干項的平方和，每一項具有形式，具體形式如下：minimi ...
2020-10-28 13:07 0 1759 推薦指數：
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