什么是显示解？
为什么只有线性回归有显示解
是损失函数求导可以求出零吗？
通常指的是通过解析计算的最优权重或参数值
一般只有线性回归问题可以有显示解的原因是因为线性回归问题的损失函数是一个凸函数
由于凸函数的特性，线性回归问题的损失函数能够保证存在一个全局最优解
对于线性回归问题，损失函数通常是平方误差函数
对平方误差函数进行求导，可以得到一个线性方程组，解这个线性方程组即可得到最优权重或参数的显示解
然而，并不是所有的机器学习问题都能够有显示解
很多实际应用中的问题都是非凸的
即存在多个局部最优解，而不一定存在全局最优解
显示解指的是能够通过一个公式或者一个解析表达式直接计算出来的解。在机器学习中，一个模型的参数可以通过最小化一个损失函数来得到。而只有线性回归模型能够通过解析表达式直接计算出最优参数解，即使问题是非凸的。这是因为线性回归模型的损失函数为凸函数，有显示解析解。
对于线性回归模型，损失函数为最小二乘法，可以表示为：
[\mathbf{w}=(\mathbf{X^T X})^{-1}\mathbf{X^T y}]
其中: - (\mathbf{X}) 是一个 (n \times m) 的矩阵，包含了 (n) 个样本的特征，每个样本有 (m) 个特征。 - (\mathbf{y}) 是一个 (n \times 1) 的向量，包含了所有样本的标签。 - (\mathbf{w}) 是一个 (m \times 1) 的向量，包含了模型的参数。
在这个方程中，(\mathbf{w}) 可以通过直接计算来得到。
其他机器学习模型，如逻辑回归、支持向量机等，其损失函数一般是非凸的，无法通过解析表达式直接计算最优参数。对于这些模型，我们需要使用迭代算法，如梯度下降法、牛顿法等，来寻找最优参数解。
综上所述，线性回归模型能够得到显示解的原因是其损失函数为凸函数，可以通过解析表达式直接计算最优参数解。其他模型的损失函数一般是非凸的，需要使用迭代算法来寻找最优参数解。