機器學習之最小二乘法：背後的假設和原理
1 最小二乘法相關理論
我們先從最基本但很典型的線性迴歸演算法之最小二乘法說起吧，它背後的假設和原理您瞭解嗎？本系列帶來細細體會OLS這個演算法涉及的相關理論和演算法。
參考推送：
似然函式求權重引數
似然函式的確是求解類似問題的常用解決方法，包括以後的解決其他模型的引數，也有可能用到似然函式。
如果對似然函式無感覺，那麼也請看一下下面的訊息推送：
在以上求解過程中做了一個 Xt * X不能為奇異矩陣的假定，再加上之前的誤差分佈必須滿足某種分佈這個假定，所以最小二乘法直接求解得滿足兩個假定。
以上我們通過數學的方法，藉助似然函式，然後求似然函式對數的極大似然估計，直接把引數求出來了，這是必然？還是巧合？
機器學習的引數一般是不能通過直接求解得出的，所以很明顯是個巧合啊！
那麼如果不想用這種巧合的方法去求解，有沒有更加通用的方法，來求解最小二乘項的極小值呢？
請關注明天的推送，用梯度下降法求最小二乘項的極小值，謝謝您的關注！
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