最小二乘法和梯度下降法有哪些区别?
来源:互联网 发布:java pfx证书读取私钥 编辑:程序博客网 时间:2024/05/20 13:40
最小二乘法的目标:求误差的最小平方和,对应有两种:线性和非线性。线性最小二乘的解是closed-form即,而非线性最小二乘没有closed-form,通常用迭代法求解。
迭代法,即在每一步update未知量逐渐逼近解,可以用于各种各样的问题(包括最小二乘),比如求的不是误差的最小平方和而是最小立方和。
梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。高斯-牛顿法是另一种经常用于求解非线性最小二乘的迭代法(一定程度上可视为标准非线性最小二乘求解方法)。
还有一种叫做Levenberg-Marquardt的迭代法用于求解非线性最小二乘问题,就结合了梯度下降和高斯-牛顿法。
所以如果把最小二乘看做是优化问题的话,那么梯度下降是求解方法的一种,是求解线性最小二乘的一种,高斯-牛顿法和Levenberg-Marquardt则能用于求解非线性最小二乘。
最小二乘法的目标:求误差的最小平方和,对应有两种:线性和非线性。线性最小二乘的解是closed-form即,而非线性最小二乘没有closed-form,通常用迭代法求解。
迭代法,即在每一步update未知量逐渐逼近解,可以用于各种各样的问题(包括最小二乘),比如求的不是误差的最小平方和而是最小立方和。
梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。高斯-牛顿法是另一种经常用于求解非线性最小二乘的迭代法(一定程度上可视为标准非线性最小二乘求解方法)。
还有一种叫做Levenberg-Marquardt的迭代法用于求解非线性最小二乘问题,就结合了梯度下降和高斯-牛顿法。
所以如果把最小二乘看做是优化问题的话,那么梯度下降是求解方法的一种,是求解线性最小二乘的一种,高斯-牛顿法和Levenberg-Marquardt则能用于求解非线性最小二乘。
阅读全文
0 0
- 最小二乘法和梯度下降法有哪些区别?
- 最小二乘法和梯度下降法有哪些区别?
- 最小二乘法和梯度下降法有哪些区别? 以及梯度下降法Python实现
- 最小二乘法与梯度下降法有哪些区别?
- 最小二乘法、梯度下降法和两者区别
- 最小二乘法以及最小二乘法和梯度下降法的区别
- 最小二乘法和梯度下降法
- 最小二乘法与梯度下降法的区别?
- 最小二乘法&梯度下降法
- 数据分析---最小二乘法和梯度下降法
- 机器学习:最小二乘法和梯度下降法
- 线性回归最小二乘法和梯度下降法
- 最小二乘法与梯度下降法
- 最小二乘法与梯度下降法
- 最小二乘法的矩阵解法和梯度下降法的区别在哪里
- 最小二乘法和梯度下降法的相同点和异同点
- 最小二乘法和梯度下降法的一些总结
- 梯度下降法和随机梯度下降法的区别
- 2.使用js实现数组求和
- Caffe上用SSD训练和测试pascal voc数据集
- 钩子函数的使用
- TCP,TCP/IP协议簇和UDP的区别与理解
- 文件再次提交至git
- 最小二乘法和梯度下降法有哪些区别?
- echarts饼图白色间隙
- Select下拉框onchange事件获取option的value值
- 3dmax导dae格式xcode中动画无法显示的问题,坑啊!
- 数据库基准测试纸之-TPC-H(Linux环境)
- Oracle数据库恢复表以及表数据
- Lua 中使用面向对象(续)--newproxy生成userdata使用__gc
- javascript字符串注意点
- angular4使用了bootstrap模态框手动关闭