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最大似然估計(MLE),最大後驗機率估計(MAP),貝葉斯估計入門講解
時間 2020-02-11
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已知數據X,去擬合某個機率模型的參數θ,是最基本的機器學習過程。 本文將入門講解3個最基本的方法:最大似然估計(Maximum Likelihood Estimation,簡稱MLE),最大後驗機率估計(Maximum a Posteriori estimation,簡稱MAP),以及貝葉斯估計。 下面的全部講解都將用到這樣的一組實驗數據:拋一個硬幣10次,獲得以下結果: 正正反正反正正正反正 根
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