线性回归之最小二乘法(高斯-马尔可夫定理)💡高斯马尔科夫定理证明🔍

在机器学习和统计学领域，最小二乘法是最常用的参数估计方法之一。它通过最小化误差的平方和来找到最佳拟合直线。然而，最小二乘法为何如此有效？这就涉及到一个重要的数学理论——高斯-马尔可夫定理。

高斯-马尔可夫定理指出，在线性回归模型中，如果满足一些基本假设（如误差项具有零均值、同方差性和无自相关等），那么最小二乘估计量是所有线性无偏估计量中方差最小的。换句话说，当这些条件得到满足时，最小二乘法能给出最精确的预测结果。

接下来，让我们一起探索这个定理背后的逻辑和数学证明吧！📚📖

通过深入理解高斯-马尔可夫定理，我们可以更好地把握最小二乘法的本质，从而在实际应用中更加自信地使用这一强大的工具。🚀

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