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 ...

转：http://ftli.farbox.com/post/kaldizhong-wen-shi-bie ...

这次来训练一个基于CNN的语音识别模型。训练完成后，我们将尝试将此模型用于Hotword detection。 人类是怎样听懂一句话的呢？以汉语为例，当听到“wo shi”的录音时，我们会想，有哪两个字是读作“wo shi”的，有人想到的是“我是”，也有人觉得是“我市”。我们可以通过”wo ...

本文主要介绍三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计。 个人认为：三个参数估计的方法可以总结为如下： 我们知道贝叶斯公式是这样写的： 然后就可以通过这个公式来求解最大似然估计MLE、最大后验估计MAP和贝叶斯估计了。 最大似然估计：实际上是求了红线 ...

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 ...

最大似然估计 最大似然估计（Maximum likelihood estimation）可以简单理解为我们有一堆数据（数据之间是独立同分布的.iid），为了得到这些数据，我们设计了一个模型，最大似然估计就是求使模型能够得到这些数据的最大可能性的参数，这是一个统计（statistics）问题 ...

一、为什么要估计（estimate） 在概率，统计学中，我们所要观测的数据往往是很大的，(比如统计全国身高情况）我们几乎不可能去统计如此之多的值。这时候，就需要用到估计了。我们先抽取样本，然后通过统计样本的情况，去估计总体。下面是数学中常用到的术语： 　　·总体（Populantion ...