损失函数J的最小二乘思路推导

时间 2021-07-12

标签机器学习最小二乘似然函数繁體版

原文原文链接

在许多文章中都有提到最小二乘的应用以及性质介绍，但是很少看到有人用数学的方式解释为什么是最小二乘而不是其他的函数。接下来我将一步一步地浅谈一下我对最小二乘思路的理解。首先是从贝叶斯理论出发，通过什么是似然函数，为什么要最大化似然函数，再利用高斯分布的maximum likelihood function 来推导出最小二乘的损失函数J 由于文本编辑的原因，我就直接利用word截图

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1. 损失函数J的最小二乘思路推导
2. LR损失函数推导
3. logistic损失函数推导
4. 最小二乘法推导
5. 目标函数/损失函数 Loss Function（最小二乘法与最小一乘法）
6. 最大似然法和最小二乘损失函数的异同
7. 关于最小二乘的推导
8. 最小二乘法的矩阵推导
9. 损失函数(二)
10. 最小二乘法中损失函数采用均方误差的原因
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