这一部分内容和吴恩达老师的CS229前面的部分基本一致，不过那是很久之前看的了，我尽可能写的像吴恩达老师那样思路缜密。 1.假设 　　之前我们了解过最大似然估计就是最大化似然函数$$L(\theta) = \sum log(p(x_{i}|\theta))$$ 　　来确定参数\(\theta ...

最大似然估计与最小二乘估计的区别 标签（空格分隔）： 概率论与数理统计 最小二乘估计 对于最小二乘估计来说，最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据，也就是估计值与观测值之差的平方和最小。 设Q表示平方误差，\(Y_{i}\)表示估计值，\(\hat{Y}_{i ...

对于最小二乘法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据，也就是估计值和观测值之差的平方和最小。而对于最大似然法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。显然，这是从不同原理出发的两种 ...

目录 1.极大似然估计 公式推导 2.最小二乘法 可能我从来就没真正的整明白过，只是会考试而已 搞清楚事情的来龙去脉不容易忘记 两个常见的参数估计法： 极大似然估计法和最小二乘法 1.极大似然估计 ref知乎,模型已定，参数未知 ...

1） 极/最大似然估计 MLE 给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参，即“模型已定，参数未知”。例如，我们知道这个分布是正态分布，但是不知道均值和方差；或者是二项分布，但是不知道均值。 最大似然估计（MLE，Maximum ...

损失函数：最小二乘法与极大似然估计法 最小二乘法 对于判断输入是真是假的神经网络： \[\hat y =sigmod\bigg (\sum_i (w_i\cdot x_i + b_i) \bigg) \] 为了比较单次结果与标签\(y\)之间有多少的差距，可以直观的得到 ...

机器学习的面试题中经常会被问到交叉熵(cross entropy)和最大似然估计(MLE)或者KL散度有什么关系，查了一些资料发现优化这3个东西其实是等价的。 熵和交叉熵 提到交叉熵就需要了解下信息论中熵的定义。信息论认为： 确定的事件没有信息，随机事件包含最多的信息。 事件信息 ...

最小二乘法 基本思想 简单地说，最小二乘的思想就是要使得观测点和估计点的距离的平方和达到最小.这里的“二乘”指的是用平方来度量观测点与估计点的远近（在古汉语中“平方”称为“二乘”），“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小 θ表示要求的参数，Yi为观测 ...