原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/72370235 好文必須共享，感謝貪心科技的李文哲老師。講得非常透徹。 以下是我的學習筆記 MLE(極大似然估計)、MAP(最大后驗估計)以及貝葉斯估計(Bayesian) 三者的關系是什么呢？ 一個具體的例子 ...

　　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 ...

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 ...

貝葉斯在機器學習中的應用（一） 一：前提知識 具備大學概率論基礎知識 熟知概率論相關公式，並知曉其本質含義/或實質意義 二：入門介紹 先驗概率：即正向求解概率。 如：四個紅球，兩個 ...

　　最近一直在看機器學習相關的算法，今天我們學習一種基於概率論的分類算法—朴素貝葉斯。本文在對朴素貝葉斯進行簡單介紹之后，通過Python編程加以實現。 一 朴素貝葉斯概述 ...

的條件下都是條件獨立的。 1、朴素貝葉斯朴素在哪里？ 　　簡單來說：利用貝葉斯定理求解聯合概率P( ...

  貝葉斯理論應用於機器學習方面產生了多種不同的方法和多個定理，會讓人有些混淆。主要有最大后驗概率，極大似然估計（MLE），朴素貝葉斯分類器，還有一個最小描述長度准則。   貝葉斯理論是基於概率的理論，設\(\lambda_{ij}\)是將實為\(c_j\)的樣本標記為\(c_i\)的損失，則將 ...

0. 前言 這是一篇關於貝葉斯方法的科普文，我會盡量少用公式，多用平白的語言敘述，多舉實際例子。更嚴格的公式和計算我會在相應的地方注明參考資料。貝葉斯方法被證明是非常 general 且強大的推理框架，文中你會看到很多有趣的應用。 1. 歷史 托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）同學 ...