伯努利分布和高斯分布下的最大似然估计、交叉熵
伯努利分布是一个离散型机率分布。试验成功，随机变量取值为1；试验失败，随机变量取值为0。成功机率为p，失败机率为q =1-p，N次试验后，成功期望为N*p，方差为N*p*(1-p) ，所以伯努利分布又称两点分布。 观察到的数据为D1，D2，D3，...，DN，极大似然的目标： 联合分布难 ...
原文：最大似然估计-高斯分布
前言：介绍了最简单的最大似然估计，距离实现 朴素贝叶斯 还有一些距离。在这篇文章，我想分享一下，我所理解的 最大似然估计 高斯分布 。 问题 这里都是玩具数据，为了方便理解才列出 X . . . . y 假设 x . 用科学的办法估计 y 的分类。 预备知识 高斯分布的概率密度函数 高斯分布的概率密度函数 理解 通常用 概率密度函数 代替概率，仅仅去比较大小。还有其他的分布，我也没有去深挖 : ...
2020-04-07 19:08 0 1788 推荐指数：
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