直线拟合的四种方法

直线拟合的四种方法拟合直线
1、最小二乘法:它是利用正规方程求解线性回归方程的最优解,通过该方法求出最小二乘平方和最小,即最小误差的直线的斜率和截距;
2、梯度下降法:它是一种迭代优化算法,通过不断更新参数使损失函数最小;
3、随机梯度下降法:它是一种迭代优化算法,但比梯度下降法更加高效,它每次只需要使用一小部分的样本数据,依次更新参数使损失函数最小;
4、正则化线性回归:它是一种线性回归方法,该方法通过在损失函数中加入正则化项来抑制参数的极端值,使模型较为简洁,以达到优化参数的目的。

本文发布于:2024-09-23 04:28:22,感谢您对本站的认可!

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