這一部分內容和吳恩達老師的CS229前面的部分基本一致，不過那是很久之前看的了，我盡可能寫的像吳恩達老師那樣思路縝密。 1.假設 　　之前我們了解過最大似然估計就是最大化似然函數$$L(\theta) = \sum log(p(x_{i}|\theta))$$ 　　來確定參數\(\theta ...

最大似然估計與最小二乘估計的區別 標簽（空格分隔）： 概率論與數理統計 最小二乘估計 對於最小二乘估計來說，最合理的參數估計量應該使得模型能最好地擬合樣本數據，也就是估計值與觀測值之差的平方和最小。 設Q表示平方誤差，\(Y_{i}\)表示估計值，\(\hat{Y}_{i ...

對於最小二乘法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數估計量應該使得模型能最好地擬合樣本數據，也就是估計值和觀測值之差的平方和最小。而對於最大似然法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數估計量應該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。顯然，這是從不同原理出發的兩種 ...

目錄 1.極大似然估計 公式推導 2.最小二乘法 可能我從來就沒真正的整明白過，只是會考試而已 搞清楚事情的來龍去脈不容易忘記 兩個常見的參數估計法： 極大似然估計法和最小二乘法 1.極大似然估計 ref知乎,模型已定，參數未知 ...

1） 極/最大似然估計 MLE 給定一堆數據，假如我們知道它是從某一種分布中隨機取出來的，可是我們並不知道這個分布具體的參，即“模型已定，參數未知”。例如，我們知道這個分布是正態分布，但是不知道均值和方差；或者是二項分布，但是不知道均值。 最大似然估計（MLE，Maximum ...

損失函數：最小二乘法與極大似然估計法 最小二乘法 對於判斷輸入是真是假的神經網絡： \[\hat y =sigmod\bigg (\sum_i (w_i\cdot x_i + b_i) \bigg) \] 為了比較單次結果與標簽\(y\)之間有多少的差距，可以直觀的得到 ...

機器學習的面試題中經常會被問到交叉熵(cross entropy)和最大似然估計(MLE)或者KL散度有什么關系，查了一些資料發現優化這3個東西其實是等價的。 熵和交叉熵 提到交叉熵就需要了解下信息論中熵的定義。信息論認為： 確定的事件沒有信息，隨機事件包含最多的信息。 事件信息 ...

最小二乘法 基本思想 簡單地說，最小二乘的思想就是要使得觀測點和估計點的距離的平方和達到最小.這里的“二乘”指的是用平方來度量觀測點與估計點的遠近（在古漢語中“平方”稱為“二乘”），“最小”指的是參數的估計值要保證各個觀測點與估計點的距離的平方和達到最小 θ表示要求的參數，Yi為觀測 ...