最小二乘法与梯度下降的区别

1) 广义上的最小二乘法

最小二乘准则:是一种目标:基于均方误差最小化来进行模型求解。

2) 狭义上的最小二乘法

最小二乘算法:正规方程( Normal Equation),线性假设下的一种有闭式解的参数求解方法,最终结果为全局最优

3) 梯度下降

是假设条件更为广泛无约束的,一种通过迭代更新来逐步进行的参数优化方法。针对凸问题可以得到全局最优解。而对于非凸问题可能会陷入到局部最优解

4) 总结

线性最小二乘求解可以使用最小二乘算法和梯度下降方法

非线性最小二乘求解可以使用梯度下降方法和牛顿法等方法

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