极大似然估计解决线性回归问题（频率学派）

1 前言 线性回归问题中，我们使用LSE最小二乘损失函数；而在逻辑回归问题中，我们不能使用LSE损失函数，应该使用交叉熵损失函数，而交叉熵损失函数是由极大似然估计推导而来，推导过程见LR推导； 本文讲解如何从极大似然估计的角度解决线性回归问题。本文参考自PRML 2 问题定义 给定数据集 { x 1 , x 2 , . . . , x m } \{x_1,x_2, ...,x_m\} {x1​,x

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