您的位置: 首页 > 文章 > Python数据分析与机器学习实战笔记(6) - 线性回归算法原理推导 Python数据分析与机器学习实战笔记(6) - 线性回归算法原理推导 分类: 文章 • 2024-04-16 16:13:07 文章目录 线性回归算法原理推导 1. 回归问题概述 2. 误差项定义 3. 独立同分布的意义 4. 似然函数的作用 5. 参数求解 6. 评估方法 线性回归算法原理推导 1. 回归问题概述 2. 误差项定义 3. 独立同分布的意义 注意⚠️： 该式表示找theta 和 x 的组合，使二者的乘积成为y 的可能性越大越好 4. 似然函数的作用 ⚠️问题： 似然函数为什么是累积？ 独立同分布数据：联合概率密度=边缘概率密度的乘积 5. 参数求解 6. 评估方法
