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Método do gradiente e Método dos mínimos quadrados

Atalhos: Diferenças, Semelhanças, Coeficiente de Similaridade de Jaccard, Referências.

Diferença entre Método do gradiente e Método dos mínimos quadrados

Método do gradiente vs. Método dos mínimos quadrados

O método do gradiente (ou método do máximo declive) é um método numérico usado em otimização. O Método dos Mínimos Quadrados (MMQ), ou Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) ou OLS (do inglês Ordinary Least Squares) é uma técnica de otimização matemática que procura encontrar o melhor ajuste para um conjunto de dados tentando minimizar a soma dos quadrados das diferenças entre o valor estimado e os dados observados (tais diferenças são chamadas resíduos).

Semelhanças entre Método do gradiente e Método dos mínimos quadrados

Método do gradiente e Método dos mínimos quadrados têm 2 coisas em comum (em Unionpedia): Derivada, Otimização.

Derivada

No cálculo, a derivada em um ponto de uma função y.

Derivada e Método do gradiente · Derivada e Método dos mínimos quadrados · Veja mais »

Otimização

máximo global em (''x, y, z'').

Método do gradiente e Otimização · Método dos mínimos quadrados e Otimização · Veja mais »

A lista acima responda às seguintes perguntas

Comparação entre Método do gradiente e Método dos mínimos quadrados

Método do gradiente tem 14 relações, enquanto Método dos mínimos quadrados tem 27. Como eles têm em comum 2, o índice de Jaccard é 4.88% = 2 / (14 + 27).

Referências

Este artigo é a relação entre Método do gradiente e Método dos mínimos quadrados. Para acessar cada artigo visite:

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