摘要：
根据 使用最大似然法来求解线性模型（2）-为什么是最大化似然函数？ 中提到，某个随机变量tn的 条件概率 服从均值为wT*xn，方差为σ2的正态分布。 现在假设有N个样本点，它们的联合概率密度为： 由于在给定了w和σ2的条件下，tn之间是相互独立的。即：在给定的 w，σ2的条件下，t1 t2 ... 阅读全文
摘要：
根据 使用最大似然法来求解线性模型（1），待求解的线性模型如下式： tn=wT*xn+ξn 第xn年的百米赛跑的时间tn，与两个参数有关：一个是w，另一个则是该年对应的一个误差值(noise) 在求解w和 ξ 之前，先观察一下误差值的特点： 因此，关于errors（noise）的假设如下： 更进一步 阅读全文
摘要：
在Coursera机器学习课程中，第一篇练习就是如何使用最小均方差(Least Square)来求解线性模型中的参数。本文从概率论的角度 最大化似然函数，来求解模型参数，得到线性模型。本文内容来源于：《A First Course of Machine Learning》中的第一章和第二章。 先来看 阅读全文