线性判别分析需要像线性回归那样使用梯度下降法来迭代求解参数吗？

不需要像线性回归那样使用梯度下降法来迭代求解参数。线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种监督学习算法，用于在降维和分类问题中寻找最佳的线性投影。LDA的参数可以通过解析解来求解，而不需要使用迭代方法。具体来说，LDA的参数可以通过计算类间散度矩阵和类内散度矩阵的特征值和特征向量来获得。因此，与梯度下降法不同，LDA的参数可以直接计算得出。