机器学习理论基础学习2——线性回归
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习理论基础学习2——线性回归相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1.最小二乘法解的的推导,几何意义解释最小二乘法
2.从概率的角度解释最小二乘法
结论:最小二乘法等价于最大似然估计(条件是噪音需要满足高斯分布)
3. L2正则化 --- 岭回归
4. 从概率的角度看正则化
结论:正则化之后的最小二乘法等价于最大后验概率估计(条件是噪音和先验分布都满足高斯分布)
以上是关于机器学习理论基础学习2——线性回归的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
机器学习线性回归——岭回归解决过拟合问题(理论+图解+公式推导)