线性回归常用的优化算法
时间: 2023-09-27 10:06:07 浏览: 55
线性回归常用的优化算法包括梯度下降法和最小二乘法。梯度下降法是一种迭代的优化方法,通过不断调整权重参数来最小化损失函数。这种方法通过计算损失函数对每个权重参数的偏导数来更新参数,使得损失函数逐步减小。最小二乘法则是通过最小化观测值与模型预测值之间的残差平方和来求解线性回归的优化问题。它可以直接通过数学公式求得最优的权重参数。这两种优化算法在线性回归中被广泛应用,并且各有优缺点,根据具体情况选择合适的算法进行使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【机器学习算法】线性回归算法](https://blog.csdn.net/weixin_43651049/article/details/122733618)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [MATLAB语言常用算法程序集](https://download.csdn.net/download/m0_58719994/88269420)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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