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随笔分类 -
凸优化-统计估计
常见分布 与 凸优化
正态分布与最小二乘
摘要:线性回归模型
y
=
A
x
+
v
,
b
是
噪
声
y
=
A
x
+
v
,
b
是
噪
声
v
=
y
−
A
x
v
=
y
−
A
x
附加了IID噪声的线性测量
i
i
d
是
指
独
立
同
分
布
的
意
思
i
i
d
是
指
独
立
同
分
布
的
意
思
y
i
=
a
T
i
x
+
v
i
,
i
=
1
,
.
.
.
,
m
y
i
=
a
i
T
x
+
v
i
,
i
=
1
,
.
.
.
,
m
设
v
的
概
率
密
度
函
数
为
p
v
设
v
的
概
率
密
度
函
数
为
p
v
则
似
然
函
数
为
则
似
然
函
数
为
\(p_{x}(y)=\prod_{i=1}^{m}
阅读全文
posted @
2021-12-14 08:24
筷点雪糕侠
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逻辑回归
摘要:一.线性回归模型
y
i
=
a
i
x
+
b
i
,
b
i
是
噪
声
y
i
=
a
i
x
+
b
i
,
b
i
是
噪
声
通
常
可
以
写
成
y
=
A
x
+
b
,
y
∈
R
m
,
A
∈
R
m
×
n
,
x
∈
R
n
,
b
∈
R
m
,
m
是
样
本
量
,
n
是
维
度
通
常
可
以
写
成
y
=
A
x
+
b
,
y
∈
R
m
,
A
∈
R
m
×
n
,
x
∈
R
n
,
b
∈
R
m
,
m
是
样
本
量
,
n
是
维
度
二.从概率角度看待逻辑回归
则
从
概
率
的
角
度
看
,
需
要
将
最
大
似
然
函
数
求
最
大
值
则
从
概
率
的
角
度
看
,
需
要
将
最
大
似
然
函
数
求
最
大
值
阅读全文
posted @
2021-12-13 21:26
筷点雪糕侠
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最新评论
1. Re:图像识别-OSTU阈值分割
感觉OSTU大津算法 还是挺优秀的
--Yangliuly1
2. Re:贝叶斯估计-共轭先验分布
写的不错啊 兄弟 收藏了哈
TIM
--jianzizai
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