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2.线性回归
1.最小二乘法解的的推导,几何意义解释最小二乘法
2.从概率的角度解释最小二乘法
结论:最小二乘法等价于最大似然估计(条件是噪音需要满足高斯分布)
3. L2正则化 --- 岭回归
因为最小二乘法任意过拟合,所以引入了正则化。
Ridge:假设先验满足高斯分布,使用L2正则化(权重衰减)
Lasso:假设先验满足laplace分布,使用L1正则化
4. 从概率的角度看正则化
结论:正则化之后的最小二乘法等价于最大后验概率估计(条件是噪音和先验分布都满足高斯分布)
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原文地址:https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/10272547.html
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