使用最大似然法来求解线性模型（2）-为什么是最大化似然函数？
根据 使用最大似然法来求解线性模型（1），待求解的线性模型如下式： tn=wT*xn+ξn 第xn年的百米赛跑的时间tn，与两个参数有关：一个是w，另一个则是该年对应的一个误差值(noise) 在求解w和 ξ 之前，先观察一下误差值的特点： 误差有正有负，是一个 ...
原文：使用最大似然法来求解线性模型（4）-最大化似然函数背后的数学原理
在 使用最大似然法来求解线性模型 求解似然函数 文章中，我们让 logL 对 w 求一阶偏导数，让偏导数等于 ，解出 w，这个 w 就是使logL取最大值的w 那为什么令一阶偏导数等于 ，求得的w就能够使 logL 取最大值呢 在高等数学中，对于一元可导函数f x 而言，一阶导数f x 的点称为拐点。而拐点不一定是极值点，一种判断拐点是否是极值点的方式是：判断拐点处的二阶导数是否大于 若拐点处的二 ...
2017-03-28 12:10 0 1912 推荐指数：
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最大似然估计与期望最大化（EM）算法
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注：以下的默认为2分类 1、SVM原理： (1)输入空间到特征空间得映射 所谓输入空间即是输入样本集合，有部分情况输入空间与特征空间是相同得，有一部分情况二者是不同的，而模型定义都是定义到特征空间的，特征空间是指所有的输入特征向量，特征向量是利用数值来表示的n维向量，输入空间到特征空间的映射 ...
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概率函数 vs 似然函数 : p(x|θ) (概率函数是θ，已知，求x的概率。似然函数是x已知，求θ) 分布是p(x|θ)的总体样本中抽取到这100个样本的概率，也就是样本集X中各个样本的联合概率 最大似然估计为： 为了方便计算，对联合概率取对数 求最大似然函数估计值 ...