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。 1、最大似然估計（MLE） 在已知試驗結果（即是樣本）的情況下 ...
原文：【機器學習基本理論】詳解最大后驗概率估計（MAP）的理解
機器學習基本理論 詳解最大后驗概率估計 MAP 的理解 https: blog.csdn.net weixin article details 最大似然估計 Maximum likelihood estimation, 簡稱MLE 和最大后驗概率估計 Maximum a posteriori estimation, 簡稱MAP 是很常用的兩種參數估計方法，如果不理解這兩種方法的思路，很容易弄混它 ...
2018-08-13 13:18 0 2247 推薦指數：
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最大似然估計和最大后驗概率
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 ...