線性迴歸及推導

注：爲使似然函數越大，則需要最小二乘法函數越小越好 線性迴歸中爲什麼選用平方和作爲誤差函數？假設模型結果與測量值 誤差滿足，均值爲0的高斯分佈，即正態分佈。這個假設是靠譜的，符合一般客觀統計規律。若使 模型與測量數據最接近，那麼其概率積就最大。概率積，就是概率密度函數的連續積，這樣，就形成了一個最大似然函數估計。對最大似然函數估計進行推導，就得出了推導後結果： 平方和最小公式 注： 1.x的平方等

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