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】貝葉斯線性回歸（最大后驗估計+高斯先驗）
引言如果要將極大似然估計應用到線性回歸模型中，模型的復雜度會被兩個因素所控制：基函數的數目 的維數 和樣本的數目。盡管為對數極大似然估計加上一個正則項 或者是參數的先驗分布 ，在一定程度上可以限制模型的復雜度，防止過擬合，但基函數的選擇對模型的性能仍然起着決定性的作用。 上面說了那么大一段，就是想說明一個問題：由於極大似然估計總是會使得模型過於的復雜以至於產生過擬合的現象，所以單純的使用極大似然估 ...
2020-04-09 15:38 0 810 推薦指數：
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