线性回归目标函数-----最小二乘法推导过程

原创 已于 2022-06-01 18:46:49 修改 · 7.6k 阅读 · 2 ·
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#线性回归 #机器学习 #最小二乘法

于 2018-06-05 20:27:59 首次发布
本文通过极大似然估计的方法解释了为什么在线性回归中选择最小二乘法作为目标函数。文章首先介绍了使用最小二乘法的前提条件：样本间的独立性和误差的正态分布特性，并进一步探讨了这些条件如何支撑最小二乘法的有效性。

        

        在学习线性回归的时候，会用最小二乘给出目标函数，但是为什么用最小二乘法作为目标函数，理论上可以证明。

利用极大似然估计解释最小二乘法：

重要前提

1、各个样本之间是独立的

2、误差服从均值是0，方差是σ² 的高斯分布(中心极限定理)

第11课：线性回归——梯度下降法求解目标函数
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第10课：线性回归——从模型函数到目标函数
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机器学习入门（五）：线性回归—从模型函数到目标函数
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Minkowski Distance｜闵可夫斯基距离
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本文介绍了机器学习中常用的距离度量方法，重点阐述了闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)作为广义距离度量的普适性。通过调整参数r，它可以退化为多种常见距离：r=1时为曼哈顿距离（适用于离散数据），r=2时为欧氏距离（适合连续空间），r→∞时为切比雪夫距离（强调最大偏差）。文章通过具体计算示例展示了不同r值下的距离差异，并分析了它们在聚类、分类等任务中的应用场景。欢迎访问博客网站rn.berlinlian.cn获取更多计算机相关知识。
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空字符
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