大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
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)
发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/145755.html原文链接:https://javaforall.cn
【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛
【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...