机器学习_线性回归

房价预测的回归问题，如下图： 1、损失函数的推导过程 高斯分布 噪声服从高斯分布 最大似然估计 写出噪声的联合概率分布，求对数，求似然解 最小二乘损失函数 得到 L ( θ ) L(\theta) L(θ)最小时的最小二乘损失函数。 线性回归一般形式： 线性回归的向量写法： 2、正则化 加正则化项后，为了使损失函数最小，则需要让正则化项越小越好，从而使 θ \theta θ的值变小，甚至为零。 λ

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