线性回归——推导及实践
使用极大似然估计解释最小二乘
似然函数推导过程:
高斯的对数似然与最小二乘:
θ的解析式的求解过程:
最小二乘意义下的参数最优解:
加入λ扰动后:
线性回归的复杂度惩罚因子:
正则项与防止过拟合:
梯度下降算法:
梯度方向推导:
批量梯度下降算法:
随机梯度下降算法:
使用极大似然估计解释最小二乘
似然函数推导过程:
高斯的对数似然与最小二乘:
θ的解析式的求解过程:
最小二乘意义下的参数最优解:
加入λ扰动后:
线性回归的复杂度惩罚因子:
正则项与防止过拟合:
梯度下降算法:
梯度方向推导:
批量梯度下降算法:
随机梯度下降算法: