机器学习 —— 概率图模型（学习：最大似然估计）
最大似然估计的目标是获取模型中的参数。前提是模型已经是半成品，万事俱备只欠参数。此外，对样本要求独立同分布（参数就一套） 上图中x ~ B(theta). 样本数为M. 最大似然估计用似然函数作为优化目标，参数估计的过程为寻优过程。一般情况下认为，如果该参数使得数据发生的可能性 ...
原文：机器学习 —— 极大似然估计与条件概率
今天在研究点云分割的时候终于走完了所有的传统路子，走到了基于机器学习的分割与传统自底向上分割的分界点 CRF 算法。好吧，MIT的老教授说的对，其实你很难真正绕过某个问题，数学如是，人生也如是。 记我的机器学习之路 机器学习 在之前的学习过程中，机器学习对我而言实在是洪水猛兽般的存在。很多玄玄乎乎的公式，算法，各种算法的名字一看就比较高级 如黑箱一般的过程 摸不清的物理意义 繁杂的公式实在是让人 ...
2015-12-10 18:34 1 10207 推荐指数：
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机器学习基础 目录 机器学习基础 1. 概率和统计 2. 先验概率（由历史求因） 3. 后验概率（知果求因） 4. 似然函数（由因求果） 5. 有趣的野史--贝叶斯和似然之争-最大似然概率(MLE)-最大后验概率(MAE ...
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（转）从最大似然估计开始，你需要打下的机器学习基石
良心教程，非常通俗。 原文链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-01-09-6 什么是参数？ 在机器学习中，我们经常使用一个模型来描述生成观察数据的过程。例如，我们可以使用一个随机森林模型来分类客户是否会取消订阅服务（称为流失建模 ...
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