网站介绍：文章浏览阅读9.4k次，点赞8次，收藏51次。当数据集较小时，可以通过诸如求导方式一步就能求出参数w，但当数据集很大时，计算速度就会变得很慢，有时无法直接通过求导计算，这个时候可以通过迭代优化算法逐步求解。常见优化算法如下梯度下降：代价函数：总误差和最小。梯度，迭代同步更新 坐标下降：代价函数：总误差和最小。偏导，迭代逐项更新 牛顿迭代：二阶导 逐步回归：代价函数：总误差和最小。迭代逐项更新 最小角回归 ：目标函数：寻找与残差最大相关的特征列。迭代逐项更新 拉格朗日乘法：解决含约束的优化问题1、梯度下降............_迭代优化算法
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