機器學習_線性迴歸

房價預測的迴歸問題，如下圖： 1、損失函數的推導過程 高斯分佈 噪聲服從高斯分佈 最大似然估計 寫出噪聲的聯合概率分佈，求對數，求似然解 最小二乘損失函數 得到 L ( θ ) L(\theta) L(θ)最小時的最小二乘損失函數。 線性迴歸一般形式： 線性迴歸的向量寫法： 2、正則化 加正則化項後，爲了使損失函數最小，則需要讓正則化項越小越好，從而使 θ \theta θ的值變小，甚至爲零。 λ

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