第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-3..线性回归误差原理推导

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该视频主要讲述了误差分布和似然函数在机器学习中的应用。视频首先介绍了误差分布的概念，即误差是独立同分布的，并服从高斯分布。接着，视频引入了似然函数的概念，通过最大化似然函数来找到最佳参数，使模型预测结果与真实值最接近。最后，视频强调了数学在机器学习中的重要性，掌握数学基础知识对于机器学习从业者非常重要。线性回归误差的基本概念1.预测值与真实值之间的差异称为误差，是评估模型准确性的关键指标。2.误差的存在是不可避免的，但通过合理的模型设计和调校，可以将其控制在可接受的范围内。02:41误差的独立同分布假设1.误差被假设为独立同分布，意味着每个样本的误差都是独立的，且遵循相同的分布规律。2.独立同分布的假设是基于对样本数据的独立性以及对误差范围的统一认识。07:19线性回归的似然函数1.似然函数用于评估参数θ（西塔）的好坏，目标是最大化似然函数值。2.似然函数的构建基于误差的分布假设，即高斯分布。3.通过最大化似然函数，可以找到使模型预测值与真实值最接近的参数θ。