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。
(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。
相关文章: