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大白话5分钟带你走进人工智能-第三节最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)(1)

2020-01-11 07:46 447 查看

第三节最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)

       在第二节中,我们介绍了高斯分布的来源,以及其概率密度函数对应的参数的解释。本节的话,我们结合高斯分布从数学原理部分解释为什么损失函数是最小二乘。 我们再来回归下高斯分布的概率密度函数实际上是这个形式的:
f(x)=1σ2πe−(x−u)22σ2 f(x)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e \frac{-(x-u)^{2}}{2 \sigma^{2}}

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