3.1 Linear Basis Function Models（PRML 系列----3.1.1 Maximum likelihood and least squares
文章目錄 與多項式迴歸的對比：多項式基函數的缺點，詳細以後再補存 常用基函數 3.1.1 Maximum likelihood and least squares 與ＧＭＭ的區別：單峯的而GMM是多峯的 由正態分佈得到具體的形式 高斯噪聲、線性模型最大化似然等價於最小化MSE 一點點簡單的證明 書中統一將導數轉化爲行向量，可以使得計算 w w w方便，如下示 線性基函數模型中 w 0 w_0 w0
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