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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

1、结论 测量误差（测量）服从高斯分布的情况下， 最小二乘法等价于极大似然估计。 2、最大似然估计概念 ...

有一系列的数据点 {xi,yi}">{xi,yi}{xi,yi}，我们知道这些数据点近似的落在一个圆上，根据这些数据估计这个圆的参数就是一个很有意义的问题。今天就来讲讲如何来做圆的拟合。圆拟合的方法有很多种，最小二乘法属于比较简单的一种。今天就先将这种。 我们知道圆方程可以写 ...