最小二乘法
最小二乘法又叫最小乘方法,很明显最小乘方法的命名方式要显得通俗易懂的多。其实只是一个求取线性拟合直线的问题。某种意义上来说与SVM很相似,只需要将SVM中的支持向量替换为样本中的点然后求取最小距离的二次方的乘积即可。
最大似然估计
最大似然估计则是一种已知样本点,求取最符合这些样本点的函数的参数的问题,就是要让这些参数尽可能地匹配这些点。
未完待续。。。。。。。。。
最小二乘法
最小二乘法又叫最小乘方法,很明显最小乘方法的命名方式要显得通俗易懂的多。其实只是一个求取线性拟合直线的问题。某种意义上来说与SVM很相似,只需要将SVM中的支持向量替换为样本中的点然后求取最小距离的二次方的乘积即可。
最大似然估计
最大似然估计则是一种已知样本点,求取最符合这些样本点的函数的参数的问题,就是要让这些参数尽可能地匹配这些点。
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本文标题:最小二乘法与最大似然估计
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