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：線性回歸（最小二乘法和梯度下降）
一 定義與公式 線性回歸 Linear regression 是一種線性模型，利用回歸方程 函數 對一個或多個自變量 特征值 和因變量 目標值 之間關系進行建模的一種分析方式。 具體來說，利用線性回歸模型，可以從一組輸入變量x的線性組合中，計算輸出變量y。 只有一個自變量的情況稱為單變量回歸，大於一個自變量情況的叫做多元回歸 那么怎么理解呢 我們來看幾個例子 期末成績： . 考試成績 . 平時成績 ...
2021-11-16 15:04 0 102 推薦指數：
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