梯度下降法和标准方程法比较

最新推荐文章于 2025-11-24 17:02:03 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-24 17:02:03 发布 · 418 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#线性回归 #算法 #机器学习

博客涉及线性回归、算法和机器学习相关内容。线性回归是机器学习中的重要算法，在数据分析和预测等方面有广泛应用，能帮助从数据中挖掘规律和进行有效预测。

在这里插入图片描述

每天五分钟机器学习:梯度下降算法和正规方程的比较
huanfeng_AI的博客
08-06 825
综上所述，梯度下降算法和正规方程各有优缺点。梯度下降算法适用性广泛，可扩展性强，可以找到全局最优解，但需要选择合适的学习率，可能陷入局部最优解，对特征缩放敏感。正规方程不需要选择学习率，可以直接得到最优解，不受特征缩放影响，但计算复杂度高，可能不稳定。在实际应用中，需要根据具体问题的特点和数据集的规模选择合适的算法。如果数据集较小且特征之间无线性相关性，可以使用正规方程；如果数据集较大或特征之间存在线性相关性，可以使用梯度下降算法。
【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降
计算机魔术师的blog
06-13 2345
【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降 数据模型为线性回归模型，方程代价函数。 代价函数就是实际数据与数学模型（这里是一元一次方程）所预测的差值，如： 蓝线的长度就是代价函数，可以看到代价函数越大拟合效果越差，代价函数越小，拟合效果越好。其中关于 θ1\theta_1θ1​ 的的代价函数f(θ1)f(\theta_1)f(θ1​)(右图） 和方程hθ(x)h_\theta(x)hθ​(x)（左图）如下图： ..........................................
梯度下降法和正规方程法的对比
YIAN爱学习的博客
11-03 302
简要对比正规方程法和梯度下降法
线性回归 --梯度下降法与标准方程法
troysps的博客
05-08 2247
线性回归 简单线性回归 机器学习三要素 – 模型 策略 算法 线性回归 输入空间为XXX 输出空间为YYY 模型:假设函数 hypothesis：hθ=θ0+θ1x1hypothesis：hθ=θ0+θ1x1hypothesis： h_{\theta} = \theta_0 + \theta_1x_1 模型参数:θ0,θ1θ0,θ1\theta_0 , \theta_1 思考：...
机器学习（五）线性回归之梯度下降法 VS 标准方程法
Mekeater的博客
12-20 559
线性回归之梯度下降法 VS 标准方程法
梯度下降法 线性回归方程
admin11111111的博客
05-16 1104
一、基础概念 1.梯度下降法的原理 梯度法思想的三要素：出发点、下降方向、下降步长。 梯度方向: 步长设为常数Δ: 如果用在梯度较大的时候，离最优解比较远，W的更新比较快；然而到了梯度较小的时候，也就是较靠近最优解的时候，W的更新竟然也保持着跟原来一样的速率，这样会导致W很容易更新过度反而远离了最优解，进而出现在最优解附近来回震荡。所以用λ|W|来代替Δ，而这里的λ就是学习率。[1] 在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率 在多变量函数中，梯...
ML第一周后期内容（梯度下降算法和标准方程法）
sir_TI的博客
03-29 420
梯度下降法与正规方程的比较
zrh_优快云的博客
07-03 1171
梯度下降和正规方程的比较
qq_42803467的博客
08-28 1197
梯度下降 正规方程 需要选择学习率???? 不需要 多次迭代 一次运算得出 当特征数量????大时也能较好适用 需要计算(????????????)−1 如果特征数量????较大则 运算代价大，因为矩阵逆的计算时间复杂度 为????(????3)，通常来说当????小于 10000 时还是 可以接受的 适用于各种类型的模型
Python-多元线性回归方程比较最小二乘法与梯度下降法
01-21
梯度下降法迭代的次数可能会比较多,但是相对来说计算量并不是很大。且其有收敛性保证。故在大数据量的时候,使用梯度下降法比较好。 梯度下降法 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_...
Python实现多元线性回归方程梯度下降法与求函数极值
12-21
在实际应用中，梯度下降法分为批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）和小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）。批量梯度下降每次迭代使用所有样本计算梯度...
C++ 字符串 模拟 力扣 14. 最长公共前缀 每日一题 题解
Q741_147的博客
11-23 689
本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 449
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 506
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
DeepSeek Java 插入排序实现
m0_37843156的博客
11-23 325
以下是插入排序在 Java 中的完整实现，包含多种写法和详细注释。这个实现包含了插入排序的各种变体，可以根据具体需求选择合适的版本。稳定性： 稳定 - 相等元素的相对位置不变。空间复杂度： O(1) - 原地排序。· 最优情况（已排序）：O(n)· 最差情况（逆序）：O(n²)完整实现（带详细注释和测试）· 作为更复杂算法的子过程。· 平均情况：O(n²)Java 插入排序实现。
P1522 [USACO2.4] 牛的旅行 Cow Tours(连通块+Floyd）
2302_79372568的博客
11-22 90
思路：先用dfs标记一下每个点在哪个连通块，然后求出每个连通块内每个点的最大最短路，求任意两点之间的距离＋数据范围，我们可以知道这道题要使用Floyd进行求解，求到了任意两点之间的距离后，我们就可以求出每个点到所在连通块其他点的最短路中的最大值，然后再从同一连通块的所有点的最大值中选出最大值，就是连通块的直径了。题目大意：给你n个坐标点（x,y)，再给一个n*n的矩阵，代表两点之间的连边关系，连边之后会构成若干个连通块，定义连通块的直径为最远的两个点的距离（距离指的是两点间最短路径的长度）。
第二次测试题解
2402_89056915的博客
11-23 820
第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。
GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆
2301_78151773的博客
11-22 250
小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
最新发布
2301_79248256的博客
11-24 724
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

rubyw

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值