机器学习-线性回归总结

机器学习-线性回归总结

 

（θ0 是偏置项，比如说，银行贷款，这个偏置项，保证贷款额度可以上下浮动一些）

线性回归

简单来说，就是选择一条线性函数来很好的拟合已知数据并预测未知数据。

 

似然函数：根据样本来估计参数值。（什么样的参数跟我们的数据组合后恰好是真实值）

 

为什么似然函数越大越好：因为要让预测值和真实值的可能性越大越好，所以，似然函数也要越大越好。问题：为什么要引入似然函数。

 

 

 

 

 

 

 

相关问题：

• 为什么要引入似然函数？

为了求误差的值，而且要让似然函数有最大值

• 为什么要引入对数似然，对似然函数进行log变换？

为了方便计算，计算的结果是一样的

• 在进行log变换后，仍然要保持似然函数最大。是否要让目标函数越小越好

要