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}}
相关文章推荐
- 大白话5分钟带你走进人工智能-第九节梯度下降之函数最优化算法和梯度下降代码过程解析(4)
- 大白话5分钟带你走进人工智能-第八节梯度下降之批量梯度下降和随机梯度下降(3)
- 大白话5分钟带你走进人工智能-第十三节多项式回归之维度爆炸和过拟合
- 大白话5分钟带你走进人工智能-第十九节逻辑回归之优化点(4)
- 最小二乘、最大似然和最大后验的简单总结
- 最小二乘,极大似然和最大后验估计的关系
- 大白话5分钟带你走进人工智能-第35节神经网络之sklearn中的MLP实战(3)
- 最大似然估计(MLE)与最小二乘估计(LSE)的区别
- 【理论部分】:(1)最大似然估计与最小二乘
- 最大似然,最小二乘,Ridge 回归,LASSO 回归,Laplace 分布, Gaussian 分布
- 大白话5分钟带你走进人工智能-第二十八节集成学习之随机森林概念介绍(1)
- 大白话5分钟带你走进人工智能-目录
- 大白话5分钟带你走进人工智能-第十一节梯度下降之手动实现梯度下降和随机梯度下降的代码(6)
- 大白话5分钟带你走进人工智能系列-------目录
- 大白话5分钟带你走进人工智能-目录
- 大白话5分钟带你走进人工智能-第36节神经网络之tensorflow的前世今生和DAG原理图解(4)
- 大白话5分钟带你走进人工智能-第36节神经网络之tensorflow的前世今生和DAG原理图解(4)
- 大白话5分钟带你走进人工智能-第35节神经网络之sklearn中的MLP实战(3)
- 大白话5分钟带你走进人工智能-第二十二节决策树系列之概念介绍(1)
- 转 通俗理解 最小二乘 和 最大似然估计