參考鏈接1 參考鏈接2 一、介紹 　　極大似然估計和貝葉斯估計分別代表了頻率派和貝葉斯派的觀點。頻率派認為，參數是客觀存在的，只是未知而矣。因此，頻率派最關心極大似然函數，只要參數求出來了，給定自變量X，Y也就固定了，極大似然估計如下所示: 　　D表示訓練數據集，是模型參數 　　相反 ...

1） 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 Likelihood ...

最大似然估計： 最大似然估計提供了一種給定觀察數據來評估模型參數的方法，即：“模型已定，參數未知”。簡單而言，假設我們要統計全國人口的身高，首先假設這個身高服從服從正態分布，但是該分布的均值與方差未知。我們沒有人力與物力去統計全國每個人的身高，但是可以通過采樣，獲取部分人的身高，然后通過最大似 ...

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 ...

學派 - Bayesian - Maximum A Posteriori (MAP，最大后驗估計) ...

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 ...