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机器学习算法课件唐宇迪.pdf

发布时间：2022-06-19 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：24.40M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    线性回归 一个栗子 数据：工资和年龄（2个特征） 目标：预测银行会贷款给我多少钱（标签） 考虑：工资和年龄都会影响最终银行贷款的 结果那么它们各自有多大的影响呢？（参数） 工资 年龄 额度 4000 8000 5000 7500 12000 25 30 28 33 40 20000 70000 35000 50000 85000
    线性回归 通俗解释 X1,X2就是我们的两个特征（年龄，工资） Y是银行最终会借给我们多少钱 找到最合适的一条线（想象一个高维）来 最好的拟合我们的数据点
    线性回归 数学来了 假设 是年龄的参数， 是工资的参数 拟合的平面： （ 是偏置项） 整合：
    线性回归 误差 真实值和预测值之间肯定是要存在差异的 （用 来表示该误差） 对于每个样本：
    线性回归 误差 误差 是独立并且具有相同的分布， 并且服从均值为0方差为 的高斯分布 独立：张三和李四一起来贷款，他俩没关系 同分布：他俩都来得是我们假定的这家银行 高斯分布：银行可能会多给，也可能会少给，但是绝大多数情况下 这个浮动不会太大，极小情况下浮动会比较大，符合正常情况
    线性回归 误差 预测值与误差： 由于误差服从高斯分布： 将（1）式带入（2）式： （1） （2）
    线性回归 误差 似然函数： 解释：什么样的参数跟我们的数据组合后恰好是真实值 对数似然： 解释：乘法难解，加法就容易了，对数里面乘法可以转换成加法
    线性回归 误差 展开化简： 目标：让似然函数（对数变换后也一样）越大越好 （最小二乘法）
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