最大似然估計、最大後驗機率與貝葉斯估計

轉自：https://www.jianshu.com/p/7b9b979f1bffgit Intro 衆所周知，機器學習的過程通常分兩個要點，第一是「模型」，第二是「優化」。「模型」這一點很好理解，就是要找到適合用於解決手頭上預測問題的模型。機器學習訓練過程的核心在於「優化」。而訓練（trianing）通常能夠分紅如下幾個步驟：github 定義假設空間H：即選擇模型，不一樣的模型對應的就是不一樣

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