【機器學習】總結：線性迴歸求解中梯度下降法與最小二乘法的比較

在線性迴歸算法求解中，常用的是最小二乘法與梯度下降法，其中梯度下降法是最小二乘法求解方法的優化，但這並不說明梯度下降法好於最小二乘法，實際應用過程中，二者各有特點，需結合實際案例具體分析。 最後有兩份最小二乘法和邏輯斯特推導方法 1.最小二乘法求解線性迴歸 線性迴歸的基本模型設定爲： 在此基礎上構建代價函數： 通過代價函數 求偏導並令其等於零，所得到 的即爲模型參數的值： 最終得到： 這便是由最小

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