什麼是最大似然估計、最大後驗估計以及貝葉斯參數估計？

假如你有一個硬幣。你把它投擲 3 次，出現了 3 次正面。下一次投擲硬幣正面朝上的概率是多少? 這是一個從數據中估計參數的基礎機器學習問題。在這種情況下，我們要從數據 D 中估算出正面朝上 h 的概率。       最大似然估計 一種方法是找到能最大化觀測數據的似然函數（即 P(D;h)）的參數 h 的值。在這裏，我們用「；」來表示 h 是一個關於概率分佈 P 的參數，意味着參數 h 定義了分佈

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