线性回归算法

最新推荐文章于 2024-09-18 04:04:25 发布
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误差：真实值和预测值之间存在差异

误差是独立并且具有相同的分布。独立是说每个样本之间的误差没有联系，同分布是说在一个实验环境下。并且服从均值为0，方差为θ平方的高斯分布。服从高斯分布是指绝大多数情况下浮动不大，极小情况浮动较大。

似然函数：由已经样本数据去推参数值。什么参数跟数据组合后更接近真实值，误差越小。

最大似然估计：成为真实值的概率越大越好

对数似然：变似然函数的乘法为加法。通过log对数转换乘法为加法，

让最小二乘法越小，即误差越小就越接近真实值。

给式子则求偏导，让偏导结果等于0极为极小值，求出参数的值。


其他求最小值：一步步尝试，优化，

评估方法

最常用的评估项R平方：越接近1越好

I code
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误差与最大似然估计的个人理解
jho9o5的博客
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线性回归算法小组报告ppt
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机器学习-上海大学-线性回归算法
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最大似然估计的缺陷 —— 方差和均值的 bias
weixin_30301183的博客
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0. 均匀分布期望的最大似然估计 首先我们来看，如何通过最大似然估计的形式估计均匀分布的期望。均匀分布的概率密度函数为：f(x|θ)=1θ,0≤x≤θ。不失一般性地，将 x1,x2,…,xn 排序为顺序统计量：x(1)≤x(2)≤⋯≤x(n)。则根据似然函数定义，在此样本集合上的似然函数为： L(θ|x)=∏i=1n1θ=θ−n(∗) 对 x(1)≥0,...
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线性回归是真正用作回归，lr用作分类，线性回归的基本思想是用梯度下降法对最小二乘形式的误差函数进行优化。 线性回归的推导过程（见大佬博客）： http://blog.youkuaiyun.com/fleurdalis/article/details/54931721（但是个人感觉在求偏导的中间一步有问题） 线性回归与逻辑回归的区别： A.线性回归要求变量服从正态分布，lr对变量分布没有要求。 B.线
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唐宇迪学习笔记6：线性回归算法原理推导
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1-回归问题概述 2-误差项定义 3-独立同分布的意义 4-似然函数的作用 5-参数求解
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