PRML3 linear regression（线性回归）

最新推荐文章于 2021-06-01 20:33:55 发布
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分类专栏： deep learning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wysroy/article/details/44197719
本文探讨了多项式拟合在回归分析中的应用及其背后的泛函理论基础，解释了为何可以通过多项式来逼近任意函数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

polynomial fitting

回归需要对曲线进行拟合，那么为什么要采用多项式拟合呢？

这个问题牵涉到泛函相关的知识，即函数所张成的空间。可以先简单的认为：任意一个函数可以表示成 x的次方之和，也就是，任意一个函数可以放到（1,x,x2,x3,...,xn,...）所张成的函数空间，如果是有限个基的话就称为欧式空间，无穷的话就是Hilbert空间

PRML学习笔记-线性回归 Linear Regression
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PRML学习笔记-线性回归 Linear Regression例子：多项式曲线拟合   机器学习的目标是：假设我们观察到一个实值输入变量x，我们想使用这个观察来预测实值目标变量t的值。那么我们怎么得到目标变量的值呢？    现在假设给定一个训练集。这个训练集由x⃗ \mathbf{\vec{x}}的N次观测组成，写作x⃗ ≡(x1,...,xN)T\mathbf{\vec{x}}≡ (x_1,.
贝叶斯线性回归 Bayesian Linear Regression
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PRML Ch3: Linear Models For Regression 线性回归模型
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统计角度的线性回归模型 统计角度的线性回归模型可以从第一章的决策轮一节中的loss function for regression讲起，当我们有关于回归目标tt的条件分布p(t|x)p(t|x)时，如果选取L2 loss为loss function,那么通过变分的方法最小化期望误差，可以得出我们的回归函数应该为Et[t|x]E_{t}[t|x]即概率分布P(t|x)P(t|x)关于$t￥
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PRML之线性回归（Linear Models for Regression）
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08-09 893
  啰嗦两句，PRML这本书是基于贝叶斯思想进行相关机器学习算法的推导和讲解。书上有详细的公司推导，故LZ不做公式方面的读书笔记记录，来讲讲算法递进的逻辑关系。 在开始记录线性回归模型学习之前，容我们闭目独立思考两个问题：①什么是机器学习？②机器学习的本质问题是什么？这两个问题是伴随着我们机器学习生涯常常出现，There are a thousand Hamlets in a thousand...
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