序
线性回归中的的误差函数使用的是误差平方和，那么为什么是2次方而不是其他次方呢？其实就是通过极大似然估计得到的。
推导
重点在于：
误差项是服从正态分布的独立随机变量，即：
这个假设并没有严格的证明，但是根据大量的观察，发现大部分干扰项的随机变量符合正态分布，并且这个假设也能使得我们的拟合足够地精确，所以选择相信该假设。
线性回归中的的误差函数使用的是误差平方和，那么为什么是2次方而不是其他次方呢？其实就是通过极大似然估计得到的。
重点在于：
误差项是服从正态分布的独立随机变量，即：
这个假设并没有严格的证明，但是根据大量的观察，发现大部分干扰项的随机变量符合正态分布，并且这个假设也能使得我们的拟合足够地精确，所以选择相信该假设。
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写在前面：以下仅供参考,如有错误之处，欢迎留言指正 简单线性回归模型推导：残差平方和最小化 推导Part1推导Pa...
本文标题：极大似然推导最小二乘（线性回归误差平方和损失）
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/zumpaftx.html
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