把统计看了一遍就是为了这里!
线性回归假设函数为
之前是根据函数图像推导出损失函数为误差平方和,这次用统计学方法推导。
拟合数据,就是把误差减到最小
误差
。
假设误差服从正态分布,误差最小也就是期望为0。
~N(0,
)
最大似然估计就是使所有样本最接近参数,也就是似然函数最大。
求似然函数
两边取ln
要使似然函数最大,
就要最小。也就是误差平法和最小。
线性回归损失函数推导-最大似然
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转载自blog.csdn.net/jshazhang/article/details/80487825
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