线性回归的概率解释及局部加权回归

看了吴恩达《机器学习》，发现了线性回归的概率解释，以及极大似然估计和LSM算法的等价性 概率解释 回归模型假设： Epsilon为误差项，并且服从正态分布。在给定x和Epsilon时，y也服从正态分布。 似然函数： x和y均为已知，方差固定，即theta为某一取值时，似然函数最大。 极大似然函数求解： 可见两个等价~这个转换的思维还是蛮有趣，记录下。 局部加权回归 与线性回归的差异：目标函数略有不

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