估计量与估计值的区别 估计量: 我的理解: 估计量是法则, 通常表示为一种表达式,衡量公式,是一种参数估计法, 又叫参数估计量. 百度百科: 估计量是用于估计总体参数的随机变量，一般为样本统计量。如样本均值、样本比例、样本方差等。例如：样本均值就是总体均值的一个估计 ...

1. 梯度下降法 　　1.1 梯度下降法的算法思路 　　　　算法目的：找到（损失）函数的最小值以及相应的参数值。从而找到最小的损失函数。 　　　　梯度下降法：通过模拟小球滚动的方法来得到函数的最小值点。 　　　　小球会根据函数形状找到一个下降方向不停的滚动，它的高度一直是下降 ...

一、回归：回归是研究变量间相互关系的方法 1、条件分布：因变量在自变量取不同值时的分布 如果因变量在自变量取不同值时的条件分布都相同，那么自变量对因变量没有影响，否则就是有影响。 比较因变量在自变量取不同值时的条件分布过于复杂，一个简化方法就是 比较自变量取不同值时因变量条件分布的均值 ...

仅考虑等方差情形： 估计系数\(\hat{\beta}_j\)的标准误差（即Python输出结果中的std err）\(s(\hat{\beta}_j)=\hat{\sigma}\sqrt{c_{jj}}\) \(\hat{\sigma}^2=\frac{SSE}{n-p}=\frac{总 ...

最大似然估计线性回归实例 一、总结 一句话总结： 最大似然估计的意思就是最大可能性估计,其内容为：如果两件事A,B相互独立,那么A和B同时发生的概率满足公式：P(A , B) = P(A) * P(B) 根据最大似然估计P(y) = P(x1,x2 ... xn)= P(x1) * P ...

1.Model 概率图模型表示 2.先验分布:参数的先验，通常认为参数θ服从高斯分布，w~N(0,α-1I) 3.似然函数：对数似然函数 logP(D|W) 4.后验分布, P(W|D)=N(μ ...

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一、模型假设 传统多元线性回归模型 最重要的假设的原理为： 1. 自变量和因变量之间存在多元线性关系，因变量y能够被x1,x2….x{k}完全地线性解释；2.不能被解释的部分则为纯粹的无法观测到的误差 其它假设主要为： 1.模型线性，设定正确； 2.无多重共线性； 3.无内生性； 4. ...