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在线性回归空间中使用梯度下降有什么好处？看起来我们可以用分析方法解决这个问题(找到最小成本函数的 theta0-n)，那么为什么我们仍然想使用梯度下降来做同样的事情呢？谢谢
最佳答案
当您使用正规方程来分析求解成本函数时，您必须计算:
其中 X 是输入观测值矩阵，y 是输出向量。此操作的问题是计算 nxn 矩阵的逆的时间复杂度为 O(n^3)，并且随着 n 的增加，可能需要很长时间才能完成。
当 n 较低时(n < 1000 或 n < 10000)，您可以将正规方程视为计算 theta 的更好选择，但是对于较大值，梯度下降 速度更快，因此唯一的原因是时间:)
关于machine-learning - 当我们可以解析线性回归时为什么要梯度下降，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18191890/
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关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。 关闭 7 年前。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！