最小二乘與嶺迴歸的概率論解釋

最近在看《Pattern Regression and Machine Learning》，這裏做一點筆記與感想。 背景： 考慮一個多項式擬合問題，如下圖，綠線的方程是 sin(2πx) sin ⁡ ( 2 π x ) ，藍點是由綠線並加上噪音（這些噪音是默認符合正態分佈的）生成。已知條件是由 N N 個點構成的訓練集 x=(x1,...xN)T x = ( x 1 , . . . x N ) T

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