問題：這些估計都是干嘛用的？它們存在的意義的是什么？ 有一個受損的骰子，看起來它和正常的骰子一樣，但實際上因為受損導致各個結果出現的概率不再是均勻的 \(\frac{1}{6}\) 了。我們想知道這個受損的骰子各個結果出現的實際概率。准確的實際概率我們可能永遠無法精確的表示出 ...

貝葉斯估計、最大似然估計(MLE)、最大后驗概率估計(MAP)這幾個概念在機器學習和深度學習中經常碰到，讀文章的時候還感覺挺明白，但獨立思考時經常會傻傻分不清楚(😭)，因此希望通過本文對其進行總結。 2. 背景知識 注：由於概率 ...

1、貝葉斯公式 　　這三種方法都和貝葉斯公式有關，所以我們先來了解下貝葉斯公式： 　　　　 　　每一項的表示如下： 　　　　 　　posterior：通過樣本X得到參數的概率，也就是后驗概率。 　　likehood：通過參數得到樣本X的概率，似然函數，通常就是我們的數據集的表現 ...

　　最大似然估計（Maximum likelihood estimation, 簡稱MLE）和最大后驗概率估計（Maximum aposteriori estimation, 簡稱MAP）是很常用的兩種參數估計方法。 1、最大似然估計（MLE） 　　在已知試驗結果（即是樣本）的情況下 ...

最大似然估計、最大后驗估計與朴素貝葉斯分類算法 目錄 　　一、前言 　　二、概率論基礎 　　三、最大似然估計 　　四、最大后驗估計 　　五、朴素貝葉斯分類 　　六、參考文獻 一、前言 　　本篇文章的主要內容為筆者對概率論基礎內容的回顧，及個人對其中一些知識點的解讀 ...

，例如極大似然估計、最大后驗估計、貝葉斯推斷、最大熵估計，等等。雖然方法各不相同，但實際上背后的道理大體一樣。 ...

1， 頻率派思想 頻率派思想認為概率乃事情發生的頻率，概率是一固定常量，是固定不變的 2， 最大似然估計 假設有100個水果由蘋果和梨混在一起，具體分配比例未知，於是你去隨機抽取10次，抽到蘋果標記為1， 抽到梨標記為0，每次標記之后將抽到的水果放回 最終統計的結果如下： 蘋果 8次，梨 ...

機器學習基礎 目錄 機器學習基礎 1. 概率和統計 2. 先驗概率（由歷史求因） 3. 后驗概率（知果求因） 4. 似然函數（由因求果） 5. 有趣的野史--貝葉斯和似然之爭-最大似然概率(MLE)-最大后驗概率(MAE ...