【机器学习】总结：线性回归求解中梯度下降法与最小二乘法的比较

在线性回归算法求解中，常用的是最小二乘法与梯度下降法，其中梯度下降法是最小二乘法求解方法的优化，但这并不说明梯度下降法好于最小二乘法，实际应用过程中，二者各有特点，需结合实际案例具体分析。 最后有两份最小二乘法和逻辑斯特推导方法 1.最小二乘法求解线性回归 线性回归的基本模型设定为： 在此基础上构建代价函数： 通过代价函数 求偏导并令其等于零，所得到 的即为模型参数的值： 最终得到： 这便是由最小

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