最小二乘法和梯度下降法有哪些区别?
发布网友
发布时间:2022-04-25 20:05
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热心网友
时间:2022-04-14 20:13
最小二乘法的目标:求误差的最小平方和,对应有两种:线性和非线性。线性最小二乘的解是closed-form即,而非线性最小二乘没有closed-form,通常用迭代法求解。
迭代法,即在每一步update未知量逐渐*近解,可以用于各种各样的问题(包括最小二乘),比如求的不是误差的最小平方和而是最小立方和。
梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。高斯-牛顿法是另一种经常用于求解非线性最小二乘的迭代法(一定程度上可视为标准非线性最小二乘求解方法)。
还有一种叫做Levenberg-Marquardt的迭代法用于求解非线性最小二乘问题,就结合了梯度下降和高斯-牛顿法。所以如果把最小二乘看做是优化问题的话,那么梯度下降是求解方法的一种,是求解线性最小二乘的一种,高斯-牛顿法和Levenberg-Marquardt则能用于求解非线性最小二乘。
具体可参考维基百科(Least squares, Gradient descent, Gauss-Newton algorithm, Levenberg-Marquardt algorithm)
machine learning 的东西, 所以才会有此问题. 但正如其他人指出的, 其实两种方法并不太具有可比性. 不过我当时在学的时候也有类似的问题. 当时我的问题是, 最小二乘法的矩阵解法和梯度下降法的区别在哪里? 我估摸着其实, 在计算量方面, 两者有很大的不同, 因而在面对给定的问题时, 可以有选择性的根据问题的性质选择两种方法中的一个.
具体来说, 最小二乘法的矩阵公式是 , 这里的 A 是一个矩阵, b 是一个向量. 如果有离散数据点, , 而想要拟合的方程又大致形如 可能是想问这个问题,。
热心网友
时间:2022-04-14 21:31
举个例子,我要优化一个深度神经网络DNN(Deep neural network)的网络参数(换言之,优化此网络对于已知数据拟合结果的正确性),可不可以用最小二乘准则去衡量某一拟合结果相对于标准答案的偏差程度呢?可以。而同时,由于DNN模型本身的复杂性,我们没有办法像线性拟合时那样,在理论和公式的层面求出一个close form solution,因此需要引入所谓的BP算法(实质上就是梯度下降法)进行参数的迭代求解。
But(^_^),上面虽然给出了最小二乘准则+梯度下降法串联使用的例子,但实际的拟合效果必定会比较一般,原因在于DNN这一体系相当于非线性回归,因此最小二乘不好,反而是logistic回归+最大似然=交叉熵准则Cross Entropy在DNN参数优化算法中的更有效和广泛一些。当然,这就是另一个话题了。
热心网友
时间:2022-04-14 23:06
通常我们所说的狭义的最小二乘,指的是在线性回归下采用最小二乘准则(或者说叫做最小平方),进行线性拟合参数求解的、矩阵形式的公式方法。所以,这里的「最小二乘法」应叫做「最小二乘算法」或者「最小二乘方法」,百度百科「最小二乘法」词条中对应的英文为「The least square method」。
这里,基于线性回归,有两个细节比较重要:
第一,线性回归的模型假设,这是最小二乘方法的优越性前提,否则不能推出最小二乘是最佳(即方差最小)的无偏估计,具体请参考高斯-马尔科夫定理。特别地,当随机噪声服从正态分布时,最小二乘与最大似然等价。
最小二乘法和梯度下降法有哪些区别
相比之下,梯度下降法虽然有一些弊端,迭代的次数可能也比较高,但是相对来说计算量并不是特别大.而且,在最小二乘法这个问题上,收敛性有保证.故在大数据量的时候,反而是梯度下降法 (其实应该是其他一些更好的迭代方法) 更加值得被使用.
最小二乘法和梯度下降法的区别
最小二乘法是通过平方损失函数建立模型优化目标函数的一种思路,此时求解最优模型过程便具体化为最优化目标函数的过程了;而梯度下降法便对应最优化目标函数的一种优化算法,具体求解的是使得目标函数能达到最优或者近似最优的参数集。具体来说,最小二乘法的矩阵公式是,这里的 A 是一个矩阵,b 是一...
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迭代法,即在每一步update未知量逐渐逼近解,可以用于各种各样的问题(包括最小二乘),比如求的不是误差的最小平方和而是最小立方和。梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。高斯-牛顿法是另一种经常用于求解非线性最小二乘的迭代法(一定程度上可视为标准非线性...
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相比之下,梯度下降法虽然有一些弊端,迭代的次数可能也比较高,但是相对来说计算量并不是特别大.而且,在最小二乘法这个问题上,收敛性有保证.故在大数据量的时候,反而是梯度下降法 (其实应该是其他一些更好的迭代方法)更加值得被使用.
最小二乘法和梯度下降法的区别
应用的场景不同,梯度下降是最优化算法,主要是求最值的;最小二乘法 是计算回归系数用到的一种计算方法,可以理解为在平方损失函数下的最优解。
最小二乘法和梯度下降法的区别
因而这样的计算方法有时不值得提倡.相比之下,梯度下降法虽然有一些弊端,迭代的次数可能也比较高,但是相对来说计算量并不是特别大.而且,在最小二乘法这个问题上,收敛性有保证.故在大数据量的时候,反而是梯度下降法 (其实应该是其他一些更好的迭代方法)更加值得被使用.当然,其实梯度下降法还有别的其他...
最小二乘法和梯度下降法的理解
最小二乘法是一种优化问题的想法,梯度下降法是实现这种优化想法具体的一种求解方法。在最小二乘法问题中求解 minimize J(\theta_0, \theta_1) 过程中,如果是线性问题,我们可以尝试用矩阵也就是normal equation。这里只需要确保 (x^Tx)^{-1} 是存在的。当然这也是矩阵计算的一个局限性。正常...
最小二乘,极大似然,梯度下降有何区别?
如果的你问题还是为什么logistic回归的优化算法为什么用梯度下降而不用最小二乘法(姑且这么叫吧),答案是最小二乘法只能解决线性最小二乘问题,而logistic回归的损失函数不是线性最小二乘问题,这就好比你用十字交叉法解三次方程一样。我觉得最小二乘这几个字课本上处理的不好,正常的,我们指的最...
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