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
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