摘要：线性回归模型 \(y=Ax+v,b是噪声\) \(v=y-Ax\) 附加了IID噪声的线性测量 \(iid是指独立同分布的意思\) \(y_i=a_i^Tx+v_i,i=1,...,m\) \(设v的概率密度函数为p_v\) \(则似然函数为\) \(p_{x}(y)=\prod_{i=1}^{m} 阅读全文

摘要：一.线性回归模型 \(y_i=a_ix+b_i,b_i是噪声\) \(通常可以写成 y=Ax+b,y\in R^m, A\in R^{m\times n},x\in R^n,b\in R^m,m是样本量,n是维度\) 二.从概率角度看待逻辑回归 \(则从概率的角度看,需要将最大似然函数求最大值\) 阅读全文