线性回归模型中的最小二乘法线性求解（Least Square Method）

最新推荐文章于 2025-03-26 11:26:25 发布
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分类专栏： Machine Learning Mathematics 文章标签： 机器学习
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本文聚焦于线性回归模型中最小二乘法的线性求解方式，探讨其解析形式。线性最小二乘解具有封闭形式，而非线性解则需迭代求解，如梯度下降法。内容主要围绕线性回归模型中最小二乘法的推导过程展开，参考自Andrew Ng的《机器学习》课程。

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最小二乘法：使平方误差最小。有两种方法：线性和非线性。

线性最小二乘的解存在解析的形式，是closed-form，比较直观，就是等下要推导的……

非线性最小二乘的解没有closed-form，是要通过迭代来求得，比如梯度下降法……



本文主要讨论线性回归模型中最小二乘法线性解法的推导。

参考：Andrew Ng《机器学习》第二集


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