原因:
1、很多复杂的实际问题没有解析解,参考为什么理工科更看重“闭合解”和“解析解”,其次考虑给出“迭代格式”的“数值解”? - 知乎
2、即便有解析解,解析解计算量会更大,需要更多的运算资源和时间,比如矩阵乘积和逆矩阵。 线性回归有精确的解析解为什么还要用梯度下降得到数值解?
以线性回归为例:
线性回归的最优解即是最小二乘法的解:
需要计算矩阵乘积和矩阵的逆,计算量比较大。
3、解析解很难或不能转化为线上算法
原因:
1、很多复杂的实际问题没有解析解,参考为什么理工科更看重“闭合解”和“解析解”,其次考虑给出“迭代格式”的“数值解”? - 知乎
2、即便有解析解,解析解计算量会更大,需要更多的运算资源和时间,比如矩阵乘积和逆矩阵。 线性回归有精确的解析解为什么还要用梯度下降得到数值解?
以线性回归为例:
线性回归的最优解即是最小二乘法的解:
需要计算矩阵乘积和矩阵的逆,计算量比较大。
3、解析解很难或不能转化为线上算法