机器学习中的参数估计方法
原文：https://blog.csdn.net/yt71656/article/details/42585873 前几天上的机器学习课上，老师讲到了参数估计的三种方法：ML，MAP和Bayesian estimation。课后，又查了一些相关资料，以及老师推荐的LDA方面的论文 ...
原文：机器学习笔记--参数估计
我们进行参数估计的方法一般主要有最大似然估计和贝叶斯估计。这里提一下两种估计的门派来加深理解： 最大似然估计属于统计学里的频率学派。频率派从事件本身出发，认定事件本身是随机的。事件在重复试验中发生的频率趋于极限时，这个极限就是该事件的概率。事件的概率一般设为随机变量，当变量为离散变量时，变量的分布用概率质量函数来表征 变量连续时，则用概率密度函数去表征。 贝叶斯估计属于统计学里的贝叶斯学派。贝叶斯 ...
2019-03-10 20:59 2 441 推荐指数：
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