在求解线性回归的参数时 可以使用不同的方法 其中最常用的是平均法和梯度下降法

线性回归是一种用于预测或解释数据之间关系的统计方法，特别是当关系呈线性时。在回归分析中，我们试图找到一个最佳拟合线，以通过或最接近一系列数据点。

在求解线性回归的参数时，可以使用不同的方法，其中最常用的是平均法和梯度下降法。

平均法：这种方法的基本思想是简单地计算所有观察值的平均值作为模型参数的估计值。在在线性回归的情况下，如果数据的协方差矩阵是正定的，那么这个方法得到的估计值就是唯一的。然而，如果协方差矩阵不是正定的，那么平均法可能无法给出唯一解。 梯度下降法：梯度下降法是一种迭代方法，用于找到函数的局部最小值。在线性回归的情况下，我们通常使用梯度下降法来最小化预测值和实际观测值之间的平方误差。通过迭代地调整模型参数，使得预测误差的平方和逐渐减小，最终找到最佳拟合线。 梯度下降法通常比平均法更常用，因为它可以处理多元线性回归问题（即有多个自变量的线性回归），并且可以很容易地与其他优化算法（如牛顿法、拟牛顿法等）结合使用。然而，梯度下降法需要选择一个合适的步长（学习率），如果步长过大，可能会导致算法不收敛；如果步长过小，可能会导致算法收敛速度过慢。