机器学习基础系列--先验概率 后验概率 似然函数 最大似然估计(MLE) 最大后验概率(MAE) 以及贝叶斯公式的理解
机器学习基础 目录 机器学习基础 1. 概率和统计 2. 先验概率（由历史求因） 3. 后验概率（知果求因） 4. 似然函数（由因求果） 5. 有趣的野史--贝叶斯和似然之争-最大似然概率(MLE)-最大后验概率(MAE ...
原文：机器学习（二十五）— 极大似然估计（MLE）、贝叶斯估计、最大后验概率估计（MAP）区别
最大似然估计 Maximum likelihood estimation, 简称MLE 和最大后验概率估计 Maximum aposteriori estimation, 简称MAP 是很常用的两种参数估计方法。 最大似然估计 MLE 在已知试验结果 即是样本 的情况下，用来估计满足这些样本分布的参数，把可能性最大的那个参数作为真实的参数估计。 也就是说，最大似然估计，就是利用已知的样本结果，反 ...
2018-08-07 21:40 0 1626 推荐指数：
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原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/72370235 好文必须共享，感谢贪心科技的李文哲老师。讲得非常透彻。 以下是我的学习笔记 MLE(极大似然估计)、MAP(最大后验估计)以及贝叶斯估计(Bayesian) 三者的关系是什么呢？ 一个具体的例子 ...
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