機器學習白板推導系列學習筆記1----頻率派與貝葉斯派

1 定義參數 X:數據。N個樣本，每個樣本P維 ：參數。 2 頻率派 認爲爲未知的常量，X 爲隨機變量 目標：估計得到 極大似然估計： =   由此發展出的爲統計機器學習，一般是一個優化問題： 建模--->loss function----->具體算法（梯度下降等）   3 貝葉斯派 認爲爲隨機變量，X 爲隨機變量，~p()先驗，服從分佈。 目標：求出最大的那個概率分佈 由此發展出的爲概率圖模型，

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