Linear Regression（线性回归）（三）—代价函数J(θ)选择的概率解释
（整理自AndrewNG的课件，转载请注明。整理者：华科小涛@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/） 在遇到线性回归问题时，我们总是令。可是我们为什么这样选择代价函数呢？我们提到过是为了使目标变量（指）的真实值和预测值的距离最小，想想也算合理 ...
原文：回归问题中代价函数选择的概率解释(Probabilistic interpretation)
在我们遇到回归问题时，例如前面提到的线性回归，我们总是选择最小而成作为代价函数，形式如下： 这个时候，我们可能就会有疑问了，我们为什么要这样来选择代价函数呢 一种解释是使我们的预测值和我们训练样本的真实值之间的距离最小，下面我们从概率的角度来进行解释。 首先假设输入变量和目标变量满足下面的等式 i 指的是误差，表示我们在建模过程中没有考虑到的，但是它对预测的结果又有影响。它是独立同分布 IID: ...
2016-08-13 01:29 0 1496 推荐指数：
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