【机器学习--线性回归01】线性回归模型

最新推荐文章于 2022-03-10 21:58:32 发布
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这篇博客介绍了线性回归的基础，包括目标函数、正则项以及线性回归的概率解释。重点讨论了最小二乘线性回归如何等价于极大似然估计，并通过引入L1和L2正则项，分别对应Lasso和岭回归模型。博主强调数学基础的重要性，并指出线性回归在不同分布假设下的理论联系。

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    等了很久，终于进入机器学习环节了。开始前只想说一句话：数学一定一定要学好！！！没有学完概率的我今天开头真的是看的昏昏欲睡，就算是现在也只能大概理解其原理，等抓紧时间学完概率，再来好好咀嚼一下这部分内容。最后给自己一碗鸡汤：从菜鸟走向大神，这是道路。

目标函数

    对于线性回归模型，它的目标函数一般包括两部分：损失函数和正则项。

                         

    在回归问题中，一般采用L2损失，并且线性回归多数时候可不计正则，即：

                         

正则项

    选用L2正则，可以得到岭回归模型：

                       

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