np.linalg.lstsq与梯度下降法的区别

`np.linalg.lstsq` 是用于求解线性最小二乘问题的函数，其目标是找到一个最优解使得数据点到该最优解的距离之和最小。它的计算方法是基于矩阵分解的，可以直接求解出最优解。

梯度下降法是一种迭代算法，用于求解损失函数的最小值。它的基本思想是沿着损失函数的梯度的反方向移动，以达到最小化损失函数的目的。梯度下降法需要选择合适的学习率和迭代次数，并且可能会陷入局部最优解。

因此，`np.linalg.lstsq` 适用于线性最小二乘问题，可以直接求解出最优解；而梯度下降法则适用于更广泛的优化问题，并且需要进行迭代求解，可能会出现局部最优解等问题。在使用时需要根据具体情况选择合适的方法。