线性回归，是要求真实值和预测值之间的最小值。那大家知道有多少种方法吗？
第一种，最小二乘法
特点：
①矩阵必须可逆
②当特征数较多时，求求逆运算时间开销大
第二种，梯度下降法（包含三种）
1、批量梯度下降算法(BGD)，每次迭代使用全部样本
2、随机梯度下降法(SGD)，每一次更新参数只使用一个样本，进行多次更新
3、小批量梯度下降算法(MBGD)，更新每一参数时都使用一部分样本来进行更新
第三种，牛顿法
是一种基于导数的算法，每一步迭代的方向都是沿着当前函数值下降的方向
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②当特征数较多时，求求逆运算时间开销大
第二种，梯度下降法（包含三种）
1、批量梯度下降算法(BGD)，每次迭代使用全部样本
2、随机梯度下降法(SGD)，每一次更新参数只使用一个样本，进行多次更新
3、小批量梯度下降算法(MBGD)，更新每一参数时都使用一部分样本来进行更新
第三种，牛顿法
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本文标题：线性回归
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/bxscwctx.html
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