機器學習中的參數估計方法
原文：https://blog.csdn.net/yt71656/article/details/42585873 前幾天上的機器學習課上，老師講到了參數估計的三種方法：ML，MAP和Bayesian estimation。課后，又查了一些相關資料，以及老師推薦的LDA方面的論文 ...
原文：機器學習筆記--參數估計
我們進行參數估計的方法一般主要有最大似然估計和貝葉斯估計。這里提一下兩種估計的門派來加深理解： 最大似然估計屬於統計學里的頻率學派。頻率派從事件本身出發，認定事件本身是隨機的。事件在重復試驗中發生的頻率趨於極限時，這個極限就是該事件的概率。事件的概率一般設為隨機變量，當變量為離散變量時，變量的分布用概率質量函數來表征 變量連續時，則用概率密度函數去表征。 貝葉斯估計屬於統計學里的貝葉斯學派。貝葉斯 ...
2019-03-10 20:59 2 441 推薦指數：
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