问题：
在计算线性回归最大似然估计的解的时候，最后的推导结果是

为什么不直接求出θ？而是一步步迭代求出θ？
原因

因此，梯度下降可以节省大量的计算时间。此外，它的完成方式允许一个简单的并行化，即在多个处理器或机器上分配计算。
此外，当您只将一部分数据保留在内存中时，会出现梯度下降的版本，从而降低了对计算机内存的要求。总的来说，对于特大问题，它比线性代数解决方案更有效。

当您有数千个变量（如机器学习）时，随着维度的增加，这变得更加重要。

                                </div><link href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/mdeditor/markdown_views-b6c3c6d139.css" rel="stylesheet"><div class="more-toolbox"><div class="left-toolbox"><ul class="toolbox-list"><li class="tool-item tool-active is-like "><a href="javascript:;"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use xlink:href="#csdnc-thumbsup"></use></svg><span class="name">点赞</span><span class="count">1</span></a></li><li class="tool-item tool-active is-collection "><a href="javascript:;" data-report-click="{&quot;mod&quot;:&quot;popu_824&quot;}"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use xlink:href="#icon-csdnc-Collection-G"></use></svg><span class="name">收藏</span></a></li><li class="tool-item tool-active is-share"><a href="javascript:;"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use xlink:href="#icon-csdnc-fenxiang"></use></svg>分享</a></li><!--打赏开始--><!--打赏结束--><li class="tool-item tool-more"><a><svg t="1575545411852" class="icon" viewBox="0 0 1024 1024" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" p-id="5717" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="200" height="200"><defs><style type="text/css"></style></defs><path d="M179.176 499.222m-113.245 0a113.245 113.245 0 1 0 226.49 0 113.245 113.245 0 1 0-226.49 0Z" p-id="5718"></path><path d="M509.684 499.222m-113.245 0a113.245 113.245 0 1 0 226.49 0 113.245 113.245 0 1 0-226.49 0Z" p-id="5719"></path><path d="M846.175 499.222m-113.245 0a113.245 113.245 0 1 0 226.49 0 113.245 113.245 0 1 0-226.49 0Z" p-id="5720"></path></svg></a><ul class="more-box"><li class="item"><a class="article-report">文章举报</a></li></ul></li></ul></div></div><div class="person-messagebox"><div class="left-message"><a href="https://blog.csdn.net/weixin_43167121"><img src="https://profile.csdnimg.cn/3/0/8/3_weixin_43167121" class="avatar_pic" username="weixin_43167121"><img src="https://g.csdnimg.cn/static/user-reg-year/2x/1.png" class="user-years"></a></div><div class="middle-message"><div class="title"><span class="tit"><a href="https://blog.csdn.net/weixin_43167121" data-report-click="{&quot;mod&quot;:&quot;popu_379&quot;}" target="_blank">weixin_43167121</a></span></div><div class="text"><span>发布了28 篇原创文章</span> · <span>获赞 14</span> · <span>访问量 1万+</span></div></div><div class="right-message"><a href="https://im.csdn.net/im/main.html?userName=weixin_43167121" target="_blank" class="btn btn-sm btn-red-hollow bt-button personal-letter">私信</a><a class="btn btn-sm  bt-button personal-watch" data-report-click="{&quot;mod&quot;:&quot;popu_379&quot;}">关注</a></div></div></div>
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