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 ...

　　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 ...

贝叶斯在机器学习中的应用（一） 一：前提知识 具备大学概率论基础知识 熟知概率论相关公式，并知晓其本质含义/或实质意义 二：入门介绍 先验概率：即正向求解概率。 如：四个红球，两个 ...

　　最近一直在看机器学习相关的算法，今天我们学习一种基于概率论的分类算法—朴素贝叶斯。本文在对朴素贝叶斯进行简单介绍之后，通过Python编程加以实现。 一 朴素贝叶斯概述 ...

的条件下都是条件独立的。 1、朴素贝叶斯朴素在哪里？ 　　简单来说：利用贝叶斯定理求解联合概率P( ...

  贝叶斯理论应用于机器学习方面产生了多种不同的方法和多个定理，会让人有些混淆。主要有最大后验概率，极大似然估计（MLE），朴素贝叶斯分类器，还有一个最小描述长度准则。   贝叶斯理论是基于概率的理论，设\(\lambda_{ij}\)是将实为\(c_j\)的样本标记为\(c_i\)的损失，则将 ...

0. 前言 这是一篇关于贝叶斯方法的科普文，我会尽量少用公式，多用平白的语言叙述，多举实际例子。更严格的公式和计算我会在相应的地方注明参考资料。贝叶斯方法被证明是非常 general 且强大的推理框架，文中你会看到很多有趣的应用。 1. 历史 托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）同学 ...