作者wheado (principal component QQ)
看板Statistics
標題[問題] Regression 推導問題
時間Wed Sep 13 13:49:36 2017
有關 The Elements of Statistical Learning 這本書，
章節 2.4 Statistical Decision Theory (P.18)
假設資料 (X,Y) 隨機變數，loss functiion 是 square error loss，
loss 的期望值為 E[ L( (Y-f(X))^2 ) ]，
內容是要找 f() 使得 loss 的期望值(EPE)最小，
式子 2.12 無法解釋以至於 2.13 結果有點不太能接受。
https://imgur.com/a/Ja97C
推倒參考了以下
https://stats.stackexchange.com/a/283977
這是我比較能接受的，但是還是無法完全理解。
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1F：推 laba1014: 哪裡不明白?? 積分交換+一階微分+取最小值等於0 09/13 14:01
2F：→ laba1014: 不要光看 積分式寫出來 帶進去微分整理一下 09/13 14:02