一元线性回归
偏差绝对值定义误差
假设需要进行回归分析的样本点为
要求预测值与原值的偏差绝对值和达到最小,即最小化
在这里,只考虑线性拟合,即其中b为回归系数。
概率视角(拉普拉斯分布MLE)
偏差平方和定义误差(least square method)
假设需要进行回归分析的样本点为
从最小二乘角度,要求预测值与原值的偏差平方和达到最小,即最小化
在这里,只考虑线性拟合,即其中b为回归系数
概率视角(正态分布MLE)
多元线性回归
最小二乘法(Least Square Method)
概率视角(高斯分布MLE)
Normalize - Lasso
定义
概率视角(拉普拉斯分布 MAP)
Normalize - Ridge
定义与求解
概率视角(高斯分布 MAP)
Normalize - Elastic-Net
Code(Python 复现)
Link&Help:
数理统计中MAP与MLE的联系与区别
白板机器学习公式推导bilibili
Sklearn.Ridge
Sklearn.Lasso
矩阵微积分部分公式