e 约等于 2.7
用数据去推参数,什么样的参数跟我们的数据组合以后更接近真实值
1.为什么引入似然函数? 预测值是我真实值的一个可能,也就是目标,希望它越大越好
2.为什么对似然函数用log化简? 是的算法计算简单化 log A*B = log A+ log B
3.为什么似然函数右边越小越好? 左边-右边, 左边是常数, 为了使得预测值越大,所以右边要小
残差平方和: (真实值- 预测值)**2
类似方差项: (预测值 - 平均值)**2
本章内容】 线性回归 局部加权线性回归 岭回归和逐步线性回归 例子 【线性回归】 wHat = (X.T*X).I...
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简单说几点 线性回归和逻辑回归都是广义线性回归模型的特例。他们俩是兄弟关系，都是广义线性回归的亲儿子 线性回归只能...
1.逻辑回归和线性回归的联系和区别： 逻辑回归和线性回归的都是广义的线性回归。 线性回归是根据最小二乘法来建模，逻...
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本文标题：线性回归
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