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 1、机器学习 在之前的学习过程中，机器学习对我而言实 ...
原文：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最大，则该参数为最可能的一组参数。数学表达为下图： 充分统计 充分统计是从样本映射到某个向量的一个公式。这个公式必须满足甲样本 ...
2016-03-10 22:13 0 4140 推荐指数：
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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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