最小二乘与岭回归的概率论解释

最近在看《Pattern Regression and Machine Learning》，这里做一点笔记与感想。 背景： 考虑一个多项式拟合问题，如下图，绿线的方程是 sin(2πx) sin ⁡ ( 2 π x ) ，蓝点是由绿线并加上噪音（这些噪音是默认符合正态分布的）生成。已知条件是由 N N 个点构成的训练集 x=(x1,...xN)T x = ( x 1 , . . . x N ) T

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