今天面試被問到:爲什麼線性迴歸要用“平方損失”?根據極大似然和樣本分佈推導
樣本分佈式服從正態分佈,但是我依然沒有get面試的問題,不清楚線性迴歸爲什麼要用平方損失,之前也沒有關注損失函數的選擇問題
下面這篇博客講解得非常好
線性函數爲什麼要用平方損失
優化模型的兩種策略: 1.1 基於殘差的方法 殘差其實就是真實值和預測值之間的差值,在學習的過程中,首先學習一顆迴歸樹,然後將“真實值-預測值”得到殘差,再把殘差作爲一個學習目標,學習下一棵迴歸樹,依次類推,直到殘差小於某個
GBDT:GBDT有基於殘差和基於梯度兩個版本 殘差: 梯度: