Python 3.x 如何选择线性回归方法

我们有以下方法来开发线性回归模型。 1.普通最小二乘法 2.线性代数 3.梯度下降

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如何在这些模型之间进行选择。谁能澄清一下这些建议的利弊吗

我的理解是，线性代数用于实现普通最小二乘法（OLS），因此在你的问题（1）和（2）中，它们实际上是相同的东西。OLS只能用于系数中为线性的曲线拟合方程，不能直接用于非线性方程。梯度下降法是曲线拟合非线性方程组的方法之一，但需要良好的起始参数，以便在误差空间中开始下降

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我邀请名单上更有经验的统计学家对我的小结发表意见。

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