梯度下降法原理和步骤 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？

我也在学习机器学习。我想出了一个简单的解释。我不知道这是否正确。

数学考试前，如果是选择题，有两种解题方法，一种是用公式正常解。一种机会主义，有选择的尝试，被称为法律。

最小二乘法是正解。梯度下降是引入的方法。

梯度下降法和随机梯度下降法的区别？

梯度下降算法是一个宽泛的概念，意思是：当你优化一个函数/分类器时，如何减少它的误差？你不妨选择梯度下降的方向，这很可能是最好的方向。既然你知道方向是梯度，你要走多久？答案是：随机的。因此，梯度下降算法包括随机梯度下降算法。

梯度下降法与牛顿类算法各自的的优缺点有哪些？

在二次规划理论中，牛顿法可以一步解决问题，而梯度法肯定不止一步，对于Hessian矩阵的最大和最小特征值相差很大的二次规划，梯度法的收敛效果很差，且收敛速度慢溶液不断振荡

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