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本文简述了最小二乘和极大似然估计的原理和思想，以及它们的推导步骤。最小二乘法通过最小化残差平方和寻找参数估计，极大似然估计则最大化样本的似然函数。两者在正态分布假设下有相同的估计结果，但在处理数据条件和方差估计上有差异。同时，文中提到了最小二乘法在多重共线性问题上的局限性。
简述最小二乘和极大似然估计的原理，思想？相同点以及异同？
最小二乘估计和极大似然估计
1、多元线性回归方程的矩阵表示
首先将训练样本的特征矩阵 X X X 进行表示，其中 n n
最小二乘和极大似然估计的原理，思想？相同点以及异同？
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