機器學習基礎系列--先驗概率 后驗概率 似然函數 最大似然估計(MLE) 最大后驗概率(MAE) 以及貝葉斯公式的理解
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 ...
原文：機器學習（二十五）— 極大似然估計（MLE）、貝葉斯估計、最大后驗概率估計（MAP）區別
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。 最大似然估計 MLE 在已知試驗結果 即是樣本 的情況下，用來估計滿足這些樣本分布的參數，把可能性最大的那個參數作為真實的參數估計。 也就是說，最大似然估計，就是利用已知的樣本結果，反 ...
2018-08-07 21:40 0 1626 推薦指數：
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