[ML Notes] 线性回归:最大似然
对如前文所述的线性模型 $$ f(\boldsymbol{x}) = \boldsymbol{w}^\mathrm{T} \boldsymbol{x} \tag{1} $$ 记第 $i$ 个样本为 $(\boldsymbol{x}^{(i)}, y^{(i)})$,假设有 $$ y^{(i)} = \boldsymbol{w}^\mathrm{T} \boldsymbol{…
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对如前文所述的线性模型 $$ f(\boldsymbol{x}) = \boldsymbol{w}^\mathrm{T} \boldsymbol{x} \tag{1} $$ 记第 $i$ 个样本为 $(\boldsymbol{x}^{(i)}, y^{(i)})$,假设有 $$ y^{(i)} = \boldsymbol{w}^\mathrm{T} \boldsymbol{…
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