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  • ML 线性回归原理推导以及灵魂拷问 (面试必考知识点)


    ⭐线性回归: 其实我们初中应该都接触过了,当时应该是根据样本点来用最小二乘法来求解线性回归方程,已达到用线性函数去拟合数据点的目的。但当时没考虑太多,只是在二维空间中求解,所以比较简单。但当n超大的时候,就很难求解了,且矩阵不可逆的情况下,无法求解(即多项式无法直接得出解析解)。这时就需要借助迭代法(e.g. 梯度下降来解决)。

    🚀 最小二乘法求解线性回归,究竟有什么难为情的地方?是时候揭开我们童年的谜底了!下面让我们一探究竟!坐稳了老铁!

    🚀导航:

    ID 算法
    NO.1 最小二乘法求解线性回归?
    NO.2 为何要用迭代法求解线性回归?
    NO.3 为什么线性回归常常使用平方差形式的损失函数? (ML角度解释,统计角度推导)
    NO.4 逻辑回归 和 线性回归 的区别?

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_43646592/article/details/127844639
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