梯度增强回归树 机器学习的岭回归除了正规方程还可以用梯度下降求解吗？
机器学习的岭回归除了正规方程还可以用梯度下降求解吗？
首先，我可以肯定地告诉你！但也许问题会出现。在机器学习算法中，很多算法采用梯度下降法。梯度下降法似乎是机器学习算法中一种通用的优化算法。为什么不用呢？
其实正是因为梯度下降算法是一种通用的优化算法，所以它有自己的缺点，否则就没有其他算法存在的理由。那么梯度下降算法的缺点是什么呢？也就是说，它的效率相对较低，求解速度相对较慢。其求解速度和收敛性取决于步长参数的合理设计。如果步长太小，算法需要迭代太多次才能收敛；如果步长太大，算法可能无法在最优解附近收敛。
因此，一般选择梯度下降作为机器学习算法的优化方法，因为机器学习算法的目标函数不容易求解：要么目标函数不凸，要么目标函数没有解析解。
岭回归是一种非常简单的算法，它可以用正态方程直接求解模型的最优参数，而不用用梯度下降法来慢慢迭代求解。因此，梯度下降算法可以用来求解岭回归，但由于岭回归比较简单，且其目标函数有解析解，所以没有使用梯度下降算法。在这种情况下，梯度下降算法的速度不如常规方程。
逻辑回归为何不直接让梯度等于0？
在机器学习的第一课中，没有逻辑回归的解析解（至少目前还没有找到，只有在二进制类的情况下，更不用说神经网络了）。
即使有解析解，KKT条件也只是优化非凸函数的必要条件和不充分条件，因为在大多数情况下，神经网络的损失函数是非凸的。
[1]利波维茨基，斯坦。“分类预测二元logit回归的解析闭式解。”应用统计学杂志42.1（2015）：37-49。（分类预测的二元logit回归的解析闭式解）
父母都是研究生，儿子整天班级垫底。这是遗传突变还是均值回归？
这与基因无关。这主要是优越的条件，过度的青睐和缺乏指导的结果
上交所再发新规支持红筹股回归，对股市有何影响？利好哪些板块？
上海证券交易所发布的新规支持中国资本回归科技创新板上市
！事实上，这对市场是个好消息，对中概股也是个好消息。一方面，中概股的回归可以带动众多场外基金跟进。
另一方面，如果好的企业能够在a股继续上涨，也会对a股的自我完善产生积极的影响。
因此，从长远来看，它对市场有积极的影响。
但短期会被理解为好坏，完全取决于投资者的情绪、心态，以及市场周期
！让我来谈谈一个现象。
在熊市中，正面会缩小，负面会放大。因此，如果这类消息处于熊市周期，则可能被视为抽水，导致下跌。
但在牛市周期？好消息会被放大，坏消息会减少。因此，这样的新闻会产生更多积极的情绪。不会有抽水的感觉，也不会误读信息的本质。
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