Linear Regression vs Maximum Likelihood

Опубликовано: 06 Август 2024
на канале: DataMListic
4,728
282

In this video, we explore why the least squares method is closely related to the Gaussian distribution. Simply put, this happens because it assumes that the errors or residuals in the data follow a normal distribution with a mean on the regression line.

Related Videos
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Why We Don't Use the Mean Squared Error (MSE) Loss in Classification:    • Why We Don't Use the Mean Squared Err...  
The Bessel's Correction:    • Why We Divide by N-1 in the Sample Va...  
Gradient Boosting with Regression Trees Explained:    • Gradient Boosting with Regression Tre...  
P-Values Explained:    • P-Values Explained | P Value Hypothes...  
Kabsch-Umeyama Algorithm:    • Kabsch-Umeyama Algorithm - How to Ali...  
Eigendecomposition Explained:    • Eigendecomposition Explained  

Follow Me
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
🐦 Twitter: @datamlistic   / datamlistic  
📸 Instagram: @datamlistic   / datamlistic  
📱 TikTok: @datamlistic   / datamlistic  

Channel Support
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
The best way to support the channel is to share the content. ;)

If you'd like to also support the channel financially, donating the price of a coffee is always warmly welcomed! (completely optional and voluntary)
► Patreon:   / datamlistic  
► Bitcoin (BTC): 3C6Pkzyb5CjAUYrJxmpCaaNPVRgRVxxyTq
► Ethereum (ETH): 0x9Ac4eB94386C3e02b96599C05B7a8C71773c9281
► Cardano (ADA): addr1v95rfxlslfzkvd8sr3exkh7st4qmgj4ywf5zcaxgqgdyunsj5juw5
► Tether (USDT): 0xeC261d9b2EE4B6997a6a424067af165BAA4afE1a

#svd #singularvaluedecomposition #eigenvectors #eigenvalues #linearalgebra


Смотрите видео Linear Regression vs Maximum Likelihood онлайн без регистрации, длительностью часов минут секунд в хорошем качестве. Это видео добавил пользователь DataMListic 06 Август 2024, не забудьте поделиться им ссылкой с друзьями и знакомыми, на нашем сайте его посмотрели 4,728 раз и оно понравилось 282 людям.