牛顿线性回归 0.9148458326956578

牛顿线性回归（Newton's method for linear regression）是一种用于解决线性回归问题的优化算法，其基本思想是利用二阶泰勒展开式来逼近目标函数，通过迭代求解目标函数的极值点来得到最优参数值。

具体来说，牛顿线性回归的迭代公式为：

theta = theta - inv(H) * grad

其中，theta表示待求解的参数向量，H表示目标函数的海森矩阵，grad表示目标函数的梯度向量。

相比于传统的梯度下降算法，牛顿线性回归具有收敛速度快、需要较少的迭代次数等优点。但是，由于牛顿法涉及到目标函数的二阶导数计算和矩阵求逆等高维计算，因此在大规模数据集上运算时间较长。

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