机器学习笔记-L2正则化、L1正则化与稀疏性
L2正则化、L1正则化与稀疏性 [抄书] 《百面机器学习：算法工程师带你去面试》 为什么希望模型参数具有稀疏性呢？稀疏性，说白了就是模型的很多参数是0。这相当于对模型进行了一次特征选择，只留下一些比较重要的特征，提高模型的泛化能力，降低过拟合的可能。在实际应用中，机器学习模型的输入 ...
原文：4.机器学习——统计学习三要素与最大似然估计、最大后验概率估计及L1、L2正则化
.前言 之前我一直对于 最大似然估计 犯迷糊，今天在看了陶轻松 忆臻 nebulaf 等人的博客以及李航老师的 统计学习方法 后，豁然开朗，于是在此记下一些心得体会。 最大似然估计 Maximum Likelihood Estimation, MLE 与 最大后验概率估计 Maximum A Posteriori Estimation,MAP 的历史可谓源远流长，这两种经典的方法也成为机器学习领 ...
2019-02-14 16:52 0 568 推荐指数：
相关推荐
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。 1、最大似然估计（MLE） 在已知试验结果（即是样本）的情况下 ...
机器学习的MLE和MAP：最大似然估计和最大后验估计
学派 - Bayesian - Maximum A Posteriori (MAP，最大后验估计) ...
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 ...
机器学习：L1和L2正则化项的理解
正则化（Regularization） 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，称作L1正则化 和 L2正则化，或者 L1范数 和 L2范数。 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓“惩罚”是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归 ...
【模式识别与机器学习】——最大似然估计 （MLE） 最大后验概率（MAP）和最小二乘法
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 ...
机器学习之路： python线性回归 过拟合 L1与L2正则化
git：https://github.com/linyi0604/MachineLearning 通过比较 经过正则化的模型 泛化能力明显的更好啦 ...
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 ...