最大似然估計-高斯分布
前言：介紹了最簡單的最大似然估計，距離實現「朴素貝葉斯」還有一些距離。在這篇文章，我想分享一下，我所理解的「最大似然估計 - 高斯分布」。 問題 （這里都是玩具數據，為了方便理解才列出 ...
原文：伯努利分布和高斯分布下的最大似然估計、交叉熵
伯努利分布是一個離散型機率分布。試驗成功，隨機變量取值為 試驗失敗，隨機變量取值為 。成功機率為p，失敗機率為q p，N次試驗后，成功期望為N p，方差為N p p ，所以伯努利分布又稱兩點分布。 觀察到的數據為D ，D ，D ，...，DN，極大似然的目標： 聯合分布難計算，我們因此引入一個假設，獨立同分布 i.i.d. ，目標公式改變為： 將函數取對數，函數的極值點不會改變，公式變為： 伯努利 ...
2018-09-27 22:13 0 2054 推薦指數：
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