损失函数与最小二乘法的区别？最小二乘法与梯度下降法区别？
之前一直认为损失函数就是最小二乘法。然后最小二乘法与梯度下降法折两个概念就搞不清楚了。
tips---f(x)为预测函数，y为真实值
损失函数：f(x)-y的均方差，他的几何意义是欧几里得距离。
最小二乘法：基于均方差最小化来进行模型求解的方法称“最小二乘法”，是基于一种求导的方法。
梯度下降法：另一种求解模型最优化的方法，该方法采用梯度下降的思想（沿着函数的梯度方向探索）求解最小值，
之前一直认为损失函数就是最小二乘法。然后最小二乘法与梯度下降法折两个概念就搞不清楚了。
tips---f(x)为预测函数，y为真实值
损失函数：f(x)-y的均方差，他的几何意义是欧几里得距离。
最小二乘法：基于均方差最小化来进行模型求解的方法称“最小二乘法”，是基于一种求导的方法。
梯度下降法：另一种求解模型最优化的方法，该方法采用梯度下降的思想（沿着函数的梯度方向探索）求解最小值，
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重点 1 特征归一化2 损失函数3 梯度下降 特征归一化 损失函数 梯度下降法
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本文标题：损失函数、最小二乘法、梯度下降法
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