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 ...

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這次來訓練一個基於CNN的語音識別模型。訓練完成后，我們將嘗試將此模型用於Hotword detection。 人類是怎樣聽懂一句話的呢？以漢語為例，當聽到“wo shi”的錄音時，我們會想，有哪兩個字是讀作“wo shi”的，有人想到的是“我是”，也有人覺得是“我市”。我們可以通過”wo ...

本文主要介紹三類參數估計方法-最大似然估計MLE、最大后驗概率估計MAP及貝葉斯估計。 個人認為：三個參數估計的方法可以總結為如下： 我們知道貝葉斯公式是這樣寫的： 然后就可以通過這個公式來求解最大似然估計MLE、最大后驗估計MAP和貝葉斯估計了。 最大似然估計：實際上是求了紅線 ...

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 ...

最大似然估計 最大似然估計（Maximum likelihood estimation）可以簡單理解為我們有一堆數據（數據之間是獨立同分布的.iid），為了得到這些數據，我們設計了一個模型，最大似然估計就是求使模型能夠得到這些數據的最大可能性的參數，這是一個統計（statistics）問題 ...

一、為什么要估計（estimate） 在概率，統計學中，我們所要觀測的數據往往是很大的，(比如統計全國身高情況）我們幾乎不可能去統計如此之多的值。這時候，就需要用到估計了。我們先抽取樣本，然后通過統計樣本的情況，去估計總體。下面是數學中常用到的術語： 　　·總體（Populantion ...