极大似然估计与贝叶斯估计
通过贝叶斯等方式实现分类器时，需要首先得到先验概率以及类条件概率密度。但在实际的应用中，先验概率与类条件概率密度并不能直接获得，它们都需要通过估计的方式来求得一个近似解。若先验概率的分布形式已知（或可以假设为某个分布），但分布的参数未知，则可以通过极大似然或者贝叶斯来获得对于参数 ...
原文：贝叶斯估计和极大似然估计到底有何区别
个人理解： 最大似然估计：只是对似然的处理，概率乘积转概率密度乘积，取对数转加，求导得估计值 贝叶斯估计：由先验乘似然得后验， 这个就是贝叶斯学习过程：在前一个训练集合的后验概率上，乘以新的测试样本点的似然估计，得到新的集合的后验概率，这样，相当于成为了的先验概率分布： 原文：https: blog.csdn.net feilong csdn article details 预热知识必知 如何求类 ...
2020-04-09 15:08 0 773 推荐指数：
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