Описание окрестности точки наибольшего правдоподобия моделей (пример)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Содержание

Постановка задачи

Пусть,

X = \{\mathbf{x}_i\}^m_{i=1} - m свободных переменных, \{x_i\}^m_{i=1} \in\mathbb{R}^n , где n - размерность пространства, \mathbf{y}\in\mathbb{R}^n - зависимая переменная.

Рассмотрим следующую модель регрессии, описывающую связь между свободной и зависимой переменными

\mathbf{y} = \mathbf{X}\mathbf{w} + \varepsilon,

где \varepsilon \in N(0, \sigma^2) - нормальное распределение.


Алгоритм

Вычислительный эксперимент

Исходный код

Литература

  1. Стрижов В.В Методы выбора регрессионных моделей. — ВЦ РАН, 2010.
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9E%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D0%BA%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BA%D0%B8_%D0%BD%D0%B0%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B5%D0%B3%D0%BE_%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%BE%D0%B1%D0%B8%D1%8F_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9_%28%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%29»
Личные инструменты