2014年11月10日
机器学习浅析之最优解问题（二）
摘要： 本文主要讨论了机器学习中的最大似然估计MLE，贝叶斯估计和最大后验估计MAP，以及它们的关系，是上一篇《机器学习浅析之最优解问题》的深入。 最大似然估计MLE Frequentist Learning假定存在模型M，其中未知参数为.该参数的估计值为. 给定样本观察数据X，通过选择合适的θ值，可以使产生该样本数据X的概率最大。 首先介绍逆概率公式： 即 它可以将后验概率转化为给予先验概率... 阅读全文
posted @ 2014-11-10 11:41 CQUMonk 阅读(625) 评论(0) 推荐(0) 编辑