极大似然估计和最小二乘法
目录 1.极大似然估计 公式推导 2.最小二乘法 可能我从来就没真正的整明白过，只是会考试而已 搞清楚事情的来龙去脉不容易忘记 两个常见的参数估计法： 极大似然估计法和最小二乘法 1.极大似然估计 ref知乎,模型已定，参数未知 ...
原文：损失函数：最小二乘法与极大似然估计法
损失函数：最小二乘法与极大似然估计法 最小二乘法 对于判断输入是真是假的神经网络： hat y sigmod bigg sum i w i cdot x i b i bigg 为了比较单次结果与标签 y 之间有多少的差距，可以直观的得到： min y hat y 当同时有 n 次结果时： min sum j n y i hat y i 但是绝对值在其定义域内不完全可导，因此可改为如下形式，且不改变 ...
2021-08-02 21:06 0 187 推荐指数：
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从最大似然估计到最小二乘法
这一部分内容和吴恩达老师的CS229前面的部分基本一致，不过那是很久之前看的了，我尽可能写的像吴恩达老师那样思路缜密。 1.假设 之前我们了解过最大似然估计就是最大化似然函数$$L(\theta) = \sum log(p(x_{i}|\theta))$$ 来确定参数\(\theta ...
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最小二乘 极大似然 为什么最小二乘法对误差的估计要用平方
最小二乘法 基本思想 简单地说，最小二乘的思想就是要使得观测点和估计点的距离的平方和达到最小.这里的“二乘”指的是用平方来度量观测点与估计点的远近（在古汉语中“平方”称为“二乘”），“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小 θ表示要求的参数，Yi为观测 ...
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