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 ...

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 ...

一.實驗題目 （所用參考教材：《模式分類》---機械工業出版社 李宏東 姚天翔等譯） 4-3.考慮對於表格中的數據進行parzen窗估計和設計分類器，窗函數為一個球形的高斯函數， <a>編寫程序，使用parzen窗估計方法對一個任意的樣本點x進行分類。對分類器的訓練則使用表格中 ...

均值和協方差矩陣的估計量定義 設模式的類概率密度函數為p(x)，則其均值向量定義為： 其中，x = (x1, x2, …, xn)T，m = (m1, m2, …, mn)T。若以樣本的平均值作為均值向量的近似值，則均值估計量為： 協方差矩陣為： 其每個元素clk定義 ...

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 ...

最大似然估計 似然與概率 在統計學中，似然函數（likelihood function，通常簡寫為likelihood，似然）和概率（Probability）是兩個不同的概念。概率是在特定環境下某件事情發生的可能性，也就是結果沒有產生之前依據環境所對應的參數來預測某件事情發生的可能性，比如拋 ...

正則化是為了防止過擬合。 1. 范數 范數是衡量某個向量空間（或矩陣）中的每個向量以長度或大小。 范數的一般化定義：對實數p>=1， 范數定義如下： L1范數： 當p ...

最小二乘法可以從Cost/Loss function角度去想，這是統計（機器）學習里面一個重要概念，一般建立模型就是讓loss function最小，而最小二乘法可以認為是 loss function = （y_hat -y )^2的一個特例，類似的像各位說的還可以用各種距離度量來作為loss ...