#gradient-method

1.前言 如果回归方程为线性函数，则优化推断很容易形成。因此，线性模型的使用率很高，甚至成为首选。以为撒大网就能捉到大鱼，结果可能捉不到鱼。因为大多数实践课题不是线性的。如果处理不当，会掉入线性陷阱。 使用线性模型是有条件的。除非确有把握，否则，在试验设计时，线性只是一种假设，必须加以检验。如果检验结果，过程不是线性的，必须采取补救措施，修正模型，从而也修正实验设计，重估参数。